Table of Contents

• 1  Introduction
  • 1.1  Motivation
  • 1.2  Data Set Information¹
  • 1.3  Outline Of Approach
    • 1.3.1  Imports
    • 1.3.2  Helper Visual Functions
    • 1.3.3  Machine Learning Algorithms
  • 1.4  Lets talk about our Classification Report & Confusion Matrix
• 2  Establishing Domain Knowledge
  • 2.1  What is Hepatocellular Carcinoma?
  • 2.2  Researching Previous Studies
    • 2.2.1  Cluster-Based Oversampling for Improving Survival Prediction of Hepatocellular Carcinoma Patients
      • 2.2.1.1  Let's Talk About The Importance of Having A Clean Dataset
      • 2.2.1.2  Let's Talk About The Importance of Sampling Datasets in an Imbalanced Classification Problem
    • 2.2.2  Machine Learning with Statistical Imputation for Predicting Drug Approvals
      • 2.2.2.1  Let's talk About Missing Data and Statistical Imputation
• 3  Dataset
  • 3.1  Basic Exploratory Data Analysis
• 4  Analysis/Modeling
  • 4.1  Golden Standard Data
    • 4.1.1  Golden Standard Machine Learning
      • 4.1.1.1  Logistic Regression
      • 4.1.1.2  Random Forest
      • 4.1.1.3  Neural Network
    • 4.1.2  Golden Standard ML With Cross Validation
      • 4.1.2.1  Logistic Regression
      • 4.1.2.2  Random Forest
      • 4.1.2.3  Neural Network
      • 4.1.2.4  Practicing Pipelines w/ Golden Standard Data
  • 4.2  Imputation & Machine Learning
    • 4.2.1  HEOM
      • 4.2.1.1  Imputation
      • 4.2.1.2  Machine Learning Algorithms w/ HEOM
      • 4.2.1.3  Oversampling w/ SMOTE
      • 4.2.1.4  Machine Learning Algorithms w/ HEOM & SMOTE
      • 4.2.1.5  RandomUnderSampling
      • 4.2.1.6  SMOTENC
      • 4.2.1.7  Clustering with K-Means
    • 4.2.2  Mean/Mode Imputation
      • 4.2.2.1  Imputation
      • 4.2.2.2  Machine Learning w/ Mean/Mode Imputation
      • 4.2.2.3  Oversampling w/ SMOTE
      • 4.2.2.4  Clustering with K-Means
• 5  Results
• 6  Next Steps
• 7  Conclusions
• 8  References

Author : Darwin Agunos
Last Updated : 03/09/2020

Introduction

The purpose of this notebook is to gain an understanding of Hepatocellural Carcinoma (HCC) and perform machine learning algorithms on a real-clinical dataset to predict survivors of patients diagnosed with HCC

Motivation

Liver cancer is the sixth most frequently diagnosed cancer, and, particularly Hepatocellular Carcinoma (HCC) represents more than 90% of primarily liver cancers. Clinicians assess each patient's treatment on the bases of evidence-based medicine, which may or may not apply to a specific patient, given biological variability among individuals. Over the years, research studies have been developing strategies for assisting clinicians in decising making using computational methods to extract knowledge from the clinical data. However, some of these studies have limitations that have not been addressed yet such as the presence of missing data or the heterogeneity between patients.

This work aims to tackle these limitations.

Data Set Information¹

HCC dataset was obtained at a University Hospital in Portugal and contains several demographic, risk factors, laboratory and overall survival features of 165 real patients diagnosed with HCC. The dataset contains 49 features (found below) selected according to the EASL-EORTC (European Association for the Study of the Liver - European Organisation for Research and Treatment of Cancer) Clinical Practice Guidelines, which are the current state-of-the-art on the management of HCC.

This is an heterogeneous dataset, with 23 quantitative variables, and 26 qualitative variables. Overall, missing data represents 10.22% of the whole dataset and only eight patients have complete information in all fields (4.85%). The target variables is the survival at 1 year, and was encoded as a binary variable: 0 (dies) and 1 (lives). A certain degree of class-imbalance is also present (63 cases labeled as 0 and 102 as 1).

A detailed description of the HCC dataset (feature's type/scale, range, mean/mode and missing data percentages) is provided in Santos et al. A new cluster-based oversampling method for improving survival prediction of hepatocellular carcinoma patients, Journal of biomedical informatics, 58, 49-59, 2015.

Donors:
Miriam Seoane Santos: Department of Informatics Engineering, Faculty of Sciences and Technology, University of Coimbra (miriams '@' student.dei.uc.pt)
Pedro Henriques Abreu: Department of Informatics Engineering, Faculty of Sciences and Technology, University of Coimbra (pha '@' dei.uc.pt)
Armando Carvalho: Internal Medicine Service, Hospital and University Centre of Coimbra (aspcarvalho '@' gmail.com)
Adelia Simao: Internal Medicine Service, Hospital and University Centre of Coimbra (adeliasimao '@' gmail.com)

Prognostic Factors	Description	Type/Scale	Range	Mean or Mode	Missingness (%)
Gender	Gender (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	0
Symptoms	Symptons (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	10.91
Alcohol	Alcohol (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	0
HBsAg	Hepatitis B Surface Antigen (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	10.3
HBeAg	Hepatitis B e Antigen (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	23.64
HBcAb	Hepatitis B Core Antibody (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	14.55
HCVAb	Hepatitis C Virus Antibody (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	5.45
Cirrhosis	Degenerative disease of the liver (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	0
Endemic Countries	Relating to the Country (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	23.64
Smoking	Does the patient smoke? (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	24.85
Diabetes	Is the patient diabetic? (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	1.82
Obesity	Is the patient obese (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	6.06
Hemochromatosis	Disorder where too much iron builds up in your body(nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	13.94
AHT	Arterial Hypertension (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	1.82
CRI	Chronic Renal Insufficiency(nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	1.21
HIV	Human Immunodeficiency Virus (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	8.48
NASH	Nonalcoholic Steatohepatitis (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	13.33
Esophageal Varices	Presence of abnormal, dilated veins in the food pipe (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	31.52
Splenomegaly	Enlarged spleen(nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	9.03
Portal Hypertension	Increase of blood pressure within a system of veins (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	6.67
Portal Vein Thrombosis	Blood clot of the portal vein(nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	1	1.82
Liver Metasis	Cancerous tumor that has spread to the liver from a cancer that started in another place in the body (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	2.42
Radiological Hallmark	Radiological Characteristic Present (nominal)	Qualitative/dichotomous	0/1	0	1.21
Age at diagnosis	Age of diagnosis (integer)	Quantitative/ratio	20-93	64.69	0
Grams/day	Grams of Alcohol per day(continuous)	Quantitative/ratio	0-500	71.01	29.09
Packs/year	Packs of cigarettes per year (continuous)	Quantitative/ratio	0-510	20.46	32.12
Performance Status	Performance status (ordinal)	Qualitative/ordinal	0,1,2,3,4	0	0
Encefalopathy	Medical term used to describe disease that affects brain structure or function (ordinal)	Qualitative/ordinal	1,2,3	1	0.61
Ascites	Excess level of fluid built up in the abdomen (ordinal)	Qualitative/ordinal	1,2,3	1	1.21
INR	International Normalized Ratio. Test to see how well blood clots (continuous)	Quantitative/ratio	0.84-4.82	1.42	2.42
AFP	Alpha-Fetoprotein. Important fetal serum protein that doubles as a tumor marker in adults. (continuous)	Quantitative/ratio	1.2-1,810,346	19299.95	4.85
Hemoglobin	Red protein responsible for the transportation of oxygen in the blood of vertebrates (continuous)	Quantitative/ratio	5-18.7	12.88	1.82
MCV	Mean Corpusucular Volume. Measure of the average volkume of a red blood corpuscle (continuous)	Quantitative/ratio	69.5-119.6	95.12	1.82
Leukocytes	White blood cell count (continuous)	Quantitative/ratio	2.2-13,000	1473.96	1.82
Platelets	Components that help blood to clot (continuous)	Quantitative/ratio	1.71-459,000	113206.44	1.82
Albumin	Presence of proteins that are soluble in water (continuous)	Quantitative/ratio	1.9-4.9	3.45	3.64
Total Bil	Total Bilirubin. Orange-yellow pigment formed in the liver from te breakdown of hemoglobin (continuous)	Quantitative/ratio	0.3-40.5	3.09	3.03
ALT	Alanine transaminase. Catalyzes the two parts of the alanine cycle. (continuous)	Quantitative/ratio	11-420	67.09	2.42
AST	Aspartate transaminase. Pyridoxal phosphate. Ratio of AST/ALT commonly measures as biomarkers for liver health (continuous)	Quantitative/ratio	17-553	69.38	1.826
GGT	Gamma glutamyl transferase. Enzyme that catalyzes the transfer of gamma-glutamyl functional groups (continuous)	Quantitative/ratio	23-1575	268.03	1.82
ALP	Alkanine phosphatse. Enzyme found in bile ducts, bone, intestine, placenta and tumors. (continuous)	Quantitative/ratio	1.28-980	212.21	1.82
TP	Total proteins. Measures the total amount of albumin and globulin in the body. (continuous)	Quantitative/ratio	3.9-102	8.96	6.67
Creatinine	Waste product that comes from wear and tear on the muscles of the body (continuous)	Quantitative/ratio	0.2-7.6	1.13	4.24
Number of Nodules	Amount of abnormally grown tissues (integer)	Quantitative/ratio	0-5	2.74	1.21
Major Dimension	Length of nodule (continuous)	Quantitative/ratio	1.5-22	6.85	12.12
Dir. Bil	Amount of conjugated bilirubin that travels from the liver to the small intestine (continuous)	Quantitative/ratio	0.1-29.3	1.93	26.67
Iron	Iron (continuous)	Quantitative/ratio	0-224	85.6	47.88
Sat	Oxygen Saturation (continuous)	Quantitative/ratio	0-126	37.03	48.48
Ferritin	Ferritin (continuous)	Quantitative/ratio	0-2230	439	48.48	Qualitative/dichotomous	0/1	0	6.06

Outline Of Approach

1. Establish Domain Knowledge
   • Understand Hepatocellular Carcinoma (HCC)
     • What is it? What organs does it afflict?
     • Any general trends for who it mostly afflicts?
     • What are the estimated annual death rates for whose diagnosed with HCC
     • Current Treatments
   • Research Previous Relevant Studies
     • Cluster-Based Oversampling for Improving Survival Prediction of Hepatocellular Carcinoma Patients²
     • Machine Learning with Statistical Imputation for Predicting Drug Approvals³
2. Perform Exploratory Data Analysis (Pandas, Seaborn, Matplotlib, Numpy)
   • What are my features? What is my target?
     • What are my feature types? Are they categorical or quantitative? Dichotomous?
     • Figure out my categorical variables and how to turn them into the appropriate data types
3. Preparing the dataset for Machine Learning Algorithms
   • Imputation for missing values (Only 8 patients have complete information in all fields)
   • Dimensionality Reduction
   • Dealing with Imbalanced Classification Problems
     • Sampling Techniques
4. Construct Machine Learning Algorithms
   • Random Forest (SK-learn)
   • Logistic Regression (SK-learn)
   • Neural Networks (Deep Learning w/ TensorFlow Keras)
5. Look at Metrics
6. Conclusion
7. Value
8. References

Imports

Import libraries and write settings here.

Version Control

Below is a list of the packages installed and versions used

• Conda-build Version : 3.18.9
• Python Version : 3.7.4
• Jupyter_client : 5.3.3
• Matplotlib : 3.1.1
• Pandas : 0.25.1
• Numpy : 1.16.5
• Scikit-learn : 0.22.1
• Scipy : 1.3.1
• Seaborn : 0.9.0
• TensorFlow : 2.0.0
• D-tale : 1.7.5
• Distython : 0.0.3
• Imbalanced Learn : 0.5.0

# Python utilities
import time

# Data manipulation
import pandas as pd # for reading csv i/o
import numpy as np # linear algebra library
# import dtale # visualizer akin to excel

# Options for pandas
pd.options.display.max_columns = 50
pd.options.display.max_rows = 30

# Display all cell outputs
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'

from IPython import get_ipython
ipython = get_ipython()

# autoreload extension
if 'autoreload' not in ipython.extension_manager.loaded:
    %load_ext autoreload

%autoreload 2

# Visualizations
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
init_notebook_mode(connected=True)

# Standard machine learning models
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from xgboost import XGBClassifier
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# Data Imputation Utilities
from sklearn.impute import KNNImputer
from autoimpute.imputations import MultipleImputer

# Scikit-learn utilities
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix,accuracy_score, roc_curve, auc, f1_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import roc_auc_score, plot_roc_curve
from distython import HEOM

# Scikit-learn cross validation
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# Imbalance Learn Utilities
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE

# Lets set global settings for our graphs
plt.rcParams['figure.dpi'] = 150

Helper Visual Functions

# Easy Correlation Plots using Seaborn

def corr_plot(data):
    # data is the dataframe that you are using for this function
    
    # create the figure
    plt.figure(figsize=(20,15))
    
    ax = sns.heatmap(data.corr(method = 'pearson'), # a heatmap correlation plot requires data to be in 
            vmin=-1,                              # a tabular form with correlation values
            cmap='coolwarm', # choosing color scheme
            annot=True, # annot is what shows the correlation values inside the function
            cbar = False # cbar is taking away the bar on the right
            )
    

# just calls the other performance functions in one if you want all at once

def get_all_stats(y_true,model_scores_list,model_name,key):

    # unpack model_scores
    
    y_pred = model_scores_list[0][key]
    time_score = model_scores_list[1][key]
    
    print('Model Summary for %s' % model_name)
    print('\n')
    print('Time Taken for %s: %s seconds' % (model_name, round(time_score,2)))
    print('\n')
    calc_metrics(y_true,y_pred)
    print('\n')
    
    plot_confusion_matrix(confusion_matrix(y_true,y_pred))
    
#    Only plotted when neded
    plt.savefig('%s - Confusion Matrix.png' % model_name)
    calc_roc(y_true,y_pred,model_name)

# Plots the confusion matrix
def plot_confusion_matrix(confusion_matrix):

    # Display the matrix in text form
    print('Confusion matrix')
    print(confusion_matrix)
    
    # we use a heatmap from the seaborn plot.

    ax = sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, cbar=False, fmt='g')
    ax.set_title('Confusion Matrix')
    ax.set_xticklabels(['Patient Dies', 'Patient Lives'],
                       fontsize='x-small', va = "center")
    ax.set_yticklabels(['Patient Dies', 'Patient Lives'],
                       fontsize='x-small', va="center")
    plt.ylabel('Actual Value')
    plt.xlabel('Predicted Value')

# Calculate the accuracy and classification report of our model
def calc_metrics(y_true, y_pred):
    
    cr = classification_report(y_true, y_pred)
    cr_stats = classification_report(y_true, y_pred, output_dict = True)
    print('The classification report is as stated below : ')
    print('')
    print(cr)
    print('')
    print('Accuracy of Model: {:.2f}%'.format(cr_stats['accuracy']* 100))
    print('Weighted F1-Score of Model: {:.4f}'.format(cr_stats['weighted avg']['f1-score']))
    print('Weighted AUC-Score of Model: {:.4f}'.format(roc_auc_score(y_true,y_pred,average = 'weighted')))

# Determine The roc curve and the auc and display
# Altered really for leave-one-out-cross-validation

def calc_roc(y_test, prob_predict,model_name):
    
    if loocv_number == '':
        model_name2 = model_name
    else:
        # some string altering for the label
        split = model_name.split('%s' % loocv_number)
        model_name2 = split[0] + '%s' % loocv_number + '\n' + split[1]
   
    clf_predict_probabilities = prob_predict

    clf_fpr, clf_tpr, _ = roc_curve(y_test, clf_predict_probabilities)
    clf_roc_auc = auc(clf_fpr, clf_tpr)

    
    
    plt.figure()
    plt.plot(clf_fpr, clf_tpr, color='darkgreen',
         lw=2, label='%s (area = %0.2f)' % (model_name2,clf_roc_auc))
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
    plt.xlim([0.0, 1.0])
    plt.ylim([0.0, 1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('Reciever Operating Characteristic Curve, AUC = %.4f' % clf_roc_auc)
    plt.legend(loc = 'lower right', fontsize = 'x-small')
#   Only plotted when neded
    plt.savefig('%s - AUC Curve.png' % model_name)
    plt.show()

# keras f1-score

from tensorflow.keras import backend as K

def f1(y_true, y_pred):
    def recall(y_true, y_pred):
        """Recall metric.

        Only computes a batch-wise average of recall.

        Computes the recall, a metric for multi-label classification of
        how many relevant items are selected.
        """
        true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
        possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
        recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
        return recall

    def precision(y_true, y_pred):
        """Precision metric.

        Only computes a batch-wise average of precision.

        Computes the precision, a metric for multi-label classification of
        how many selected items are relevant.
        """
        true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
        predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
        precision = true_positives / (predicted_positives + K.epsilon())
        return precision
    precision = precision(y_true, y_pred)
    recall = recall(y_true, y_pred)
    return 2*((precision*recall)/(precision+recall+K.epsilon()))

Machine Learning Algorithms

Below we save our pipelines that we created for the standard machine learning algorithms and neural networks.

def all_ml(X,y,classifiers):
    """
    We go through our all of machine learning algorithms 
    
    Parameters
    ------------
    
    X : Features of the dataset
    y : Target variable of the dataset
    classifiers : list of classification algorithms
                  to perform machine learning
                  
    returns: list that holds scores for all ML Algorithms
    
    
    Sample Output
    -------------
    scores_list_golden = all_ml(X_golden,y_golden,classifiers)
    
    [{'LogisticRegression': [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0],
      'RandomForestClassifier': [1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
      'NeuralNetwork': [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]},
     {'LogisticRegression': 0.09515380859375,
      'RandomForestClassifier': 0.23944664001464844,
      'NeuralNetwork': 15.85445499420166}]
      
    The first dictionary is predictions.
    The second dictionary is time the algorithm needed
    to complete in seconds
    """
    # go through standard machine learning and save results
    
    standard_ml_results = standard_ml(X,y,classifiers)
    
    # go through neural network and save results
    
    neural_network_results = neural_network(X,y)
    
    # we have to hold our predictions intially
    pred_hold = standard_ml_results[0]
    pred_hold['NeuralNetwork'] = neural_network_results[0]['NeuralNetwork'] # access neural network predictions
    
    # hold times
    time_hold = standard_ml_results[1]
    time_hold['NeuralNetwork'] = neural_network_results[1]['NeuralNetwork'] # access neural network predictions
    
    # hold all the algorithms scores in a list
    scores_list = [pred_hold,time_hold]
    
    return(scores_list)

def standard_ml(X,y,classifiers):
    """
    We go through our standard machine learning algorithms 
    
    Parameters
    ------------
    
    X : Features of the dataset
    y : Target variable of the dataset
    classifiers : list of classification algorithms
                  to perform machine learning
    """
    # loocv 
    
    
    # Initialize the dictionaries that will hold our scores for every classifier
    pred_dict = {}
    time_dict = {}
    
    # initialize the classifiers from sk-learn
    classifiers = classifiers

    # initialize X,y for this algorithm

    X = X
    y = y

    # Classical Machine Learning
    for classifier in classifiers:
    
        print('%s begin' % (str(classifier).split('(')[0]))
        # Time the algorithm
    
        t1 = time.time()
    
        # establish the pipeline
        pipe = Pipeline(steps = [('preprocessor',StandardScaler()),
                                ('classifier',classifier)])
    
    
        # create the list that will hold the predictions
        pred = []
        for i, (train, test) in enumerate(loocv.split(X, y)):
            # fit the pipeline
            pipe.fit(X.iloc[train], y.iloc[train])
        
            # add prediction for this LOOCV loop to the prediction list for this specific classifier
            pred.append(pipe.predict(X.iloc[test])[0])
    
    # grab the predictions for each classifier
    # store them in the dictionary with a key name pertaining to 
    # what the classifier is called
        pred_dict[str(classifier).split('(')[0]] = pred
    
        t2 = time.time()

        time_dict[str(classifier).split('(')[0]] = t2-t1
        print('%s completed in %s seconds' % (str(classifier).split('(')[0],round(t2-t1,2)))

    # Return dictionary scores
    return([pred_dict,time_dict])

def neural_network(X,y):
    """
    Standard neural network
    
    Parameters
    ------------
    
    X : Features of the dataset
    y : Target variable of the dataset

    """
    # because Tensorflow does not have k-fold cross validation
    # we will have to to do it manually.
    # It isn't that hard, we will be following this site
    # https://machinelearningmastery.com/evaluate-performance-deep-learning-models-keras/
    # Though it doesnt do LOOCV exactly, we can follow the process

    # initialize X and y
    
    X = X
    y = y
    
    # we need to hold our cross validation scores
    pred  = []


    # Early stopping for Neural Network to prevent overfitting

    early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, patience=15)

    # Scale our Neural Network Data

    sc = StandardScaler()

    X_scaled = sc.fit_transform(X)

    # Time the algorithm
    t1 = time.time()


    # Do the neural network
    for train_index, test_index in loocv.split(X):
    
        # get the index of our splits
        print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
        X_train, X_test = X_scaled[train_index], X_scaled[test_index]
        y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
        # neural network
        classifier = Sequential()

        #First 
        classifier.add(Dense(16,input_shape= (X_train.shape[1],), activation='relu'))
        classifier.add(Dense(8, activation='relu'))
        classifier.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

        # Compiling the neural network
        classifier.compile(optimizer ='adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy',f1])

        # Fitting the data to the training dataset
        classifier.fit(X_train,y_train, batch_size=20, epochs=50, verbose = 0,
                   validation_data = (X_test,y_test), callbacks = [early_stop])

    
        # predict and hold the prediction
        # classifier.predict_classes(X_test)[0][0] actually grabs the label
        pred.append(classifier.predict_classes(X_test)[0][0])

    t2 = time.time()
    
    pred_dict['NeuralNetwork'] = pred
    time_dict['NeuralNetwork'] = t2-t1
    
    return([pred_dict,time_dict])

Lets talk about our Classification Report & Confusion Matrix

The classification report tells us a lot about our model. While I won't go into the theory behind it, you can extrapolate meaning from the official documentation here (Sci-Kit Learn documentation) or a crash course blog post from here (Blog Post on Classification Report and Confusion Matrix).

Classification Report

Precision is defined as $$\large\frac{\text{True Positive}}{\text{True Positive + False Positive}}$$

Recall is defined as $$\large\frac{\text{True Positive}}{\text{True Positive + False Negative}}$$

F1-Score is defined as $$\normalsize\frac{2~*~\text{Precision}~*~\text{Recall}}{\text{Precision + Recall}}$$

We want to have high precision, recall and F1-scores for our model so we can be comfortable in saying that our model is valid

Establishing Domain Knowledge

What is Hepatocellular Carcinoma?

Hepatocellular Carcinoma, otherwise known as HCC, is the most common form of liver cancer in the United States. In 2012, HCC accounted for more than 80% of all liver cancer cases in the United States⁴. It is the third leading cause of cancer world-wide, the ninth leading cause of cancer in the United States.

Proposed Causes For HCC:

The exact cause of this condition is not clear, but the proposed causes include

• Chronic Infection with certain Hepatitis Viruses
• DNA Mutation

Risk Factors:

Current risk factors to increase likelihood of HCC diagnosis are:

• Cirrhosis: Happens when liver cells are damaged and replaced with scar tissue.
• Hepatitis B or hepatitis C:
• Diabetes
• Fat accumulation within liver
• Exposure to aflatoxin (toxic compounds produced by certain molds found in foods)
• Excessive alcohol consumption
• Excessive iron storage

New cases and deaths:

According to Cancer.org, they predict that there will be an estimated 42,810 new cases of liver cancer diagnosed in the United States in 2020. Of those 42,810 cases, they estimate 30,160 people will die from the disease. Approximately three-fourths of these liver cancer cases will be diagnosed with Hepatocellular Carcinoma.

Incidence/Mortality trends:

Liver cancer incidence rates have more than tripled since 1980; from 2007 to 2016 and death rates from liver cancer has doubled from 3 (per 100,000) during the 1980s to 6.6 during recent years. Incidence rate is still increasing by about 2% per year while death rates are begining to stabilize.

Common tests & procedures:

Screening for liver cancer includes:

• Liver function tests: Used to determine the liver functioning.
• Imaging tests: CT Scan and MRI are used to get detailed images of the liver
• Liver biopsy: A sample of the liver is taken and tested in the laboratory

Treatment:

Early-stage liver cancer can sometimes be treated successfully with a liver transplant or surgery to remove art of the liver, though few patients have a healthy enough liver for the second option. Other treatment options include tumor ablation, embolization (blocking blood flow), or radiation therapy.

Survival:

The 5-year relative survival rate is 18%, 3% up from four decades ago.

Note: All statistics from Cancer.org⁵

Researching Previous Studies

As of 02/20/2020 this work aims to build on two previous statistical imputation and sampling techniques conducted in previous papers to make improved survival predictions on Heptocellular Carcinoma patients. Below are are the studies and an overview of their relative importance to this project

Cluster-Based Oversampling for Improving Survival Prediction of Hepatocellular Carcinoma Patients

Overview

Published in the Journal of Biomedical Informatics, a team developed a new cluster-based oversampling method for improving survival prediction of hepatocellular carcinoma patients. This study bases its work on real clinical data taken from the University Hospital in Portugal (the dataset we use now). They used the most common imputation methods at the time (removing missing data or imputing mean/mode/median/K-NN). To deal with imbalanced data they developed cluster-based oversampling techniques and ran their own machine learning models (logistic regression and neural networks). They then compared model performance (F1 Score, Accuracy, AUC) across the differently sampled datasets datasets.

$$\text{Proposed Methodology Table From Above Study}$$

Data Science Techniques Mentioned In The Paper

• Cleaning A Dataset
  1. Remove missing data
  2. Impute Values
     • Replace values uses mean, median or mode of the respective feature
     • Replace using the K-Nearest Neighbor Technique

• Measuring Performance Across Differently Sampled Datasets

  • No Clustering
    1. No Oversampling
    2. Oversampling
  • Clustering
    1. No Oversampling
    2. Oversampling

Let's Talk About The Importance of Having A Clean Dataset

Dealing with missing values is a huge problem in Data Science. Very rarely are datasets clean, especially if you are in a company that has little to no focus on Data Engineers. Incorrect or inconsistent data leads to false conclusions and can get you in a lot of trouble. Machine Learning algorithms don't fare very well on messy datasets. And so, how well you clean and understand your data will have a positive impact on the quality of your results! Here are two quotes to drive the idea:

$$\text{Garbage In, Garbage Out}$$$$\text{Quality data beats fancy algorithms}$$

For this reason, it is very important to spend quality time cleaning and understanding your data before jumping throwing everything into a Random Forest or Neural Network. We know from the introduction that our dataset is far from clean, lets discuss some of the ways this paper deals with data cleansing.

Data Cleaning Techniques

• Removing Missing Data: One of the most popular ways to clean data is to just throw the garbage out! If we throw away items that aren't completely clean we're left with perfect data, right? Well, in some cases yes. It's completely okay to remove missing data as long as the data you are removing is either an outlier or is similar to most of the other instances in your dataset. However, this technique won't work here. We only have 8 complete records out of the 165 so an imputation approach is needed.
• Imputation: Imputation is the process of replacing missing values with substituted values. There are a variety of ways to do this such as:
  • Replace the missing values with the mean/median/mode of the respective feature
  • Use the K-Nearest Neighbor Technique

Because of its usefulness in other clinical studies, the authors of this paper decided to employ the K-Nearest Neighbors Technique using a Heterogeneous Euclidean-Overlap Metric to impute both categorical and continous values. I'll go more into this below.

K-Nearest Neighbors

For those who aren't text-based readers here⁸ is an informative video I like on the concept of K-Nearest Neighbors.

K-Nearest Neighbors or KNN is a super simplified way to classify data based on already existing data. Lets go through an example. Below we have a graph showing three well-defined groups in a dataset consisting of different symbols and colors. But what would happen if we insert a new datapoint in the graph. How would we classify this new point?

K-Nearest Neighbors classifies this new datapoint based on the K amount of neighbors, K being a parameter you choose.

• If we choose K to be 1 then it would be a part of the blue open circle cluster because that is the closest neighboring point.
• If we choose K to be 2 then it could either be a part of the blue open circle cluster or the purple negative cluster.
• If we choose K to be 3 then we would classify it to be a part of the purple negative cluster since its three closest neighbors are one open blue circle and two purple negatives.

KNN is how this paper chose to impute data as deleting instances that were incomplete would lead to a very small dataset and a loss of large information. For the metric to compare neighbors they chose the Heterogeneous Euclidean-Overlap Metric⁹ (HEOM) as it does well on mixtures of categorical and continuous data.

HEOM effectively handles both continuous and discrete variables in a missing dataframework. Considering two input vectors $\mathcal{x_{a}}$ and $\mathcal{x_{b}}$, the HEOM distance can be calculated by

$$\text{HEOM}(\mathcal{x_{a}},\mathcal{x_{b}})=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}\mathcal{d_j(x_{{aj}},x_{bj})^2}}$$

being $\mathcal{d_j(x_{aj},x_{bj})}$ the distance between the two cases on its j-th attribute, where

$$\begin{equation} \mathcal{d_j(x_aj,y_bj)} = \begin{cases} 1 & \text{if $\mathcal{x_j}$ is missing in $\mathcal{x_a}$ or $\mathcal{x_b}$} \\ \mathcal{d_o(x_aj,y_bj)} & \text{if $\mathcal{x_j}$ is a discrete variable} \\ \mathcal{d_n(x_aj,y_bj)} & \text{if $\mathcal{x_j}$ is a continuous variable} \\ \end{cases} \end{equation} $$

In the equation above, it is considered that the distance varies from 0 to 1 (the maximal distance value). If either one of the input values is missing in the j-th variable, its distance is 1. If both input values are available, HEOM uses the overlap metric, $\mathcal{d_o}$ for categorical attributes and the normalized Euclidean distance, $\mathcal{d_n}$ for continuous attributes. These can be found below

$$\text{Discrete Data}$$$$\begin{equation} \mathcal{d_o(x_aj,y_bj)} = \begin{cases} 1 & \text{if $\mathcal{x_{aj}}$ = $\mathcal{x_{bj}}$} \\ 0 & \text{otherwise} \\ \end{cases} \end{equation} $$$$\text{Continuous Data}$$$$\begin{equation} \mathcal{d_n(x_aj,y_bj)} = \frac{|\mathcal{x_{aj}}-\mathcal{x_{bj}}|}{\text{max($\mathcal{x_j}$)-min($\mathcal{x_j}$)}} \end{equation} $$

Let's Talk About The Importance of Sampling Datasets in an Imbalanced Classification Problem

From above we can see that we have more patients that died than survived. If we used our original imbalanced dataframe then we would more than likely run into the following issues

• Overfitting: Our classification models will assume that patients will survive! What we want, is for our model to be certain that a patient will survive.

• Wrong Correlations: It was stated at the beginning that these features were chosen by clinicians based on their importance to liver cancer issues. It will be useful to see how these features influence our results. By having an imbalanced dataframe we are unable to see the true correlation values between the class and our features.

To correct this we create sub-samples of our dataset to achieve a dataframe that has a 50/50 ratio between patient who survived and patients who die.This can be achieved in two ways, oversampling or undersampling.

• Oversampling: There are a variety of methods to over-sample your data. The general idea is to take your minority class and make the number of instances match the majority class. Some problems that oversampling faces is overfitting the data.

• Undersampling: The general idea here is to take your majority class and delete instances until it matches the number of instances for your minority class. The issue here is that there is a high possibility that you are deleting information that can help the predictive power of your models.

Introducing SMOTE⁶

Synthetic Minority Oversampling Technique or SMOTE is one of the most popular and applied oversampling procedures. Simple oversampling is duplicating instances in the minority class until the classes are no longer imbalanced. The problem with this procedure is overfitting of data. Instead of duplicating and overfitting data, SMOTE creates synthetic datapoints based on your minority class and the K-Nearest-Neighbors Algorithm^7\. This process is shown in another project through the pictures below

$$\text{Photo Credits: Rikunert.com}$$

SMOTE is how this paper chose to deal with class imbalance.

Now that I've gone over class imbalance I'll go over the sampling technique introduced in this paper.

Cluster-based Oversampling

Motivation for Cluster-based Oversampling stems from the desite to diminish the impact of underlying patient groups/profiles with reduced sizes on survival prediction. In most clinical databases, several patient profiles can be found and, naturally, with different sizes. In terms of groups, a databse is imbalanced if its underlying clusters are not approximately equally represented. For this paper they chose to cluster patient profiles and oversample using SMOTE to achieve class balance.

After the data is clean, they try to find naturally occuring clusters within the HCC database. Each group is composed of several patient samples that have similar features. To cluster the patients they use the K-means clustering¹¹ algorithm in conjunction with the GAP Statistic¹⁰ to automatically choose the number of groups (K). A great video on K-means clustering is available here.

In this paper they introduced two new sampling techniques where the latter of the two builds on the first technique with an extra step.

Sampling Technique Steps

1. Clean the data
2. Selection of clusters with reduced sizes
3. Generate synthetic samples for clusters
4. Perform Cluster-based Oversampling to get a Dataset (D)
5. Run the algorithm n-th times to achieve n-th number datasets
6. Construct a representative dataset 5a. Take 20% of each dataset (D) to construct a representative dataset (M)
7. (Approach Two) Run the first sampling algorithm N-th times to obtain R augmented datasets which will be trained to classify using majority voting.

Experiment and Results

In this paper they carried out a series of simulations, considering four different approaches, to predict HCC patient 1-year survival.

Four Approaches:

1. Models classify directly from the dataset after data imputation (w/o Cluster, w/o Oversampling)
2. Models classify directly from the dataset after using the SMOTE algorithm and data imputation (w/o Cluster, Oversampling)
3. Models classify directly from the dataset after data SMOTE algorithm (Cluster, w/o Oversampling)
4. Models classify directly from the dataset after data imputation (w/o Cluster, w/o Oversampling)

Experiments have been performed using a Leave-One-Out Cross Validation (LOO-CV). Evaluation of classifiers (NN and LR) were based on three metrics: Accuracy, AUC¹² and F-Measure¹³.

Results are taken directly from the paper and shown below

Summary

In this work, the team constructed Machine Learning Models to predict Hepatocellular Carcinoma patients survival after 1-year. They used K-NN to impute the data and constructed new oversampling clustering techniques to handle class imbalance. For the models they used Neural Networks and Logistic Regression to classify patients on a heterogeneous dataset using 49 features.

Machine Learning with Statistical Imputation for Predicting Drug Approvals

Overview

Published in the Harvard Data Science Review, a team applied Machine Learning techniques to predict drug approval of over 19,000 drug trials and 6000 unique drugs during the different clinical phases of drug approvals. For their data they used a combination of drug-development and clinical trial data gathered from the years 2003 to 2015. Medical data is rarely clean and one of the biggest problems is dealing with missing data. The most commonly used technique for missing data is list-wise deletion which can result in missing a plethora of information. To deal with missing data, the team used and compared four imputation methods on drug approval data. The used a plethora of different ML models but ultimately created algorithms that could predicate drugs in Phase 2 -> approval (0.78 AUC) and drugs in Phase 3 -> approval (0.81 AUC).

Relevance To Our Work

This is a great paper filled with lots of content, however my interest is vested in the imputation techniques that they used for this project. While the main work references it, the more in-depth analysis can be found in their supplementary materials paper¹⁴.

Let's talk About Missing Data and Statistical Imputation

Missing data may generally classified into three categories: missing completely at random (MCAR), missing at random (MAR), missing not at random (MNAR). MCAR holds when data is missing for reasons un-related to the data. MAR applied when data missingness can be fully accounted for by observered variables. MNAR comes in when neither MCAR nor MAR is appropriate. To re-iterate, MCAR is present when the probability of missingness is the same for every data point; MAR applies when the probability of missingness is the same when conditioned on groups in the observed data; MCAR comes in when the probability of missingness is dependent on the value of the unobserved variable, or is unknown.

How Linear Digressions¹⁵ explained it in their podcast.

• MCAR is when there is no pattern to the data that is missing. Lets say you take a stack of papers and put them into two boxes, A & B and then lose stack B. While it is a shame that you have lost 50% of your data in Box B, you can be sure that it probably had all of the same properties as Box A. There is no driving process to make any one data point more missing than others.
• MAR is when you think that there is some relationship between the missing values and the data you have in your dataset. An example is given was taken directly from the paper. Some successful drugs have missing data about a feature 'the medium of the drug', however for drugs that are failures there is a much more likely chance that they will be missing data about the medium. Here we can see that there is a relationship between a predictor and the outcome of interest. This allows us to predict the probability of missingness of a datapoint and take statistical pains to either account for the missingness or use context clues from other predictors to fill in for the missing value.
• MNAR is when there a pattern to the missingness but we don't have other variables in the dataset that allow us to predict or understand what the patterns of missingness are.

For this paper, they go under the assumption that the missing medical data is Missing at Random (MAR) which is why they go through statistical pains to impute the data. This fits for our case because we have missing data in our dataset and list-wise deletion (the most common method of deleting any incomplete instances in the dataset) would trim down our dataset from 165 patients to 8 patients.

What is Imputation?

Imputation, as mentioned above, is the process of replacing missing data with substituted values. To reiterate, there are three main problems that missing data causes:

• Missing data can introduce a substantial amount of bias
• Make the handling and analysis of the data more arduous
• Create reductions in efficiency.

Because missing data can create problems in analyzing data, imputation is a way to avoid pitfalls involved with list-wise deletion of cases that have missing data. Below I iterate details to the imputation methods this paper explored.

Statistical Imputation Methods

• Unconditonal Mean Imputation - In unconditional mean imputation, they fill in the missing values of a predictor with the mean/mode of the available cases pertaining to that predictor. This is a highly discouraged method as it distorts the data distribution by reducing variability and undermines relationships between variables. In that paper they implemented two variants: mean/mode and median/mode imputation.

• K-Nearest Neighbor Imputation - I iterated through this process earlier, however I'll give this papers interpretation here. in kNN imputation, given a predictor with missing values, we select the k most similar cases that do not have missing values in the features to be imputed. For this article the used the Gower distance for heterogeneous variables and explore results using 5 and 10 nearest neighbors. For each missing value to be imputed, they use the median/mode of the corresponding feature of the k closest neighbors as the imputation

• Multiple Imputation - Multiple imputation (MI) is a principled missing data method that involves three steps: imputation, analysis and pooling. In imputation they specify an imputation model for each incomplete predictor in the form of a conditional distribution. They then drew on multiple missing plausible values for each missing data point according to the specified variable models. This creates multipe imputed datasets from one incomplete dataset. They analyze each imputed dataset individually and pool the estimates from the multiple individual analyses using Rubin's Rules to yield a single estimate.

• Decision Tree Algorithm - Decision trees are commonly used as predictive models. In contrast to most machine learning algorithms, some decision tree algorithms can handle missing values internally without the need for imputation. In their paper they focused on the C5.0 algorithm built in R.

Measuring Classifier Performance on a MAR Testing Set

It is difficult to assess how good a classifier really is from performance on a MAR testing set, therefore they create an additional testing set they refer to as the MCAR Testing Set. In this test set they introduce missingness based on patterns observed in pipeline drug-indication pairs. Consequently, AUC on the MCAR test set is set to be more reflective on a classifier's real performance. They also created a gold-standard dataset which only had complete instances in the dataset. These two testing sets serve as a control and can help to identify non-ideal imputation methods: poor imputation methods tend to distort the data distribution and undermine relationships between variables. The noise makes it more difficult to learn the true underlying patterns on the data and the classifiers using these poor imputation methods will perform poorly on the gold-standard and MCAR testing sets.

To re-iterate, we apply several imputation methods and use the MCAR and Gold-Standard testing sets to see which imputation methods are capable of preserving the original data distribution to make it easier for classifiers to capture useful relationships in the data. To understand their dataset flow I've included a figure included in the paper.

Overall, they found k-NN imputation to be the most suitable for their dataset. It provided the least biased imputations among all other statistical imputations and performed well across all of the testing sets. By preserving the original data distribution while filling in missing values, kNN imputation allowed classifiers to learn the underlying patterns more effectively. The combination of a 5NN and Random Forest gave the highest AUC's (0.805 and 0.780 on the gold-standard and MCAR test sets respectively).

While Mean/Mode or Median/Mode performed very well on the MAR testing set it gave undesirable results. Below is a quote directly from the paper.

THEIR QUOTE

We believe that the noise introduced by mean and median imputations have an adverse impact on a classifier’s learning process. These effects may not be obvious from the AUC of the MAR testing sets. Indeed, for all six machine learning algorithms, we observe that mean and median imputations give the highest AUCs for the MAR testing sets. However, the trend is reversed when we look at the gold-standard and MCAR testing sets. Classifiers trained on mean or median imputation performed the worst of all imputation methods on these testing sets, implying that the noise introduced by the distortions must have hindered the machine learning algorithms from fully capturing the underlying relationships in the data. It will therefore be prudent to avoid this imputation approach.

Summary

What I want from this paper is to go through the process of trying different imputation methods and classifiers and seeing the difference in results. I want to further explore the idea that while Mean/Mode or Median/Mode imputations perform well on the original testing sets, they fail when tested on other datasets testsets indicating that the

Dataset

For this project we have two datasets given. One is the un-cleaned imbalanced dataset given by the University Hospital in Portugal and the other is a clean balanced dataset given by the research study that previously used this data. For the moment, we will be focusing on the un-clean dataset and go under the assumption that missing data falls under the trend of MAR. Therefore we will go over the imputation techniques shown in previous papers.

Here is a brief overview of what we are going to accomplish in this section before we start our analysis:

1. Exploratory Data Analysis
   • Load in the Data
   • Find how much of our dataset is missing
   • Try to find relationships between variables
2. Imputation
   • Create an imputed dataset following the directions of the following paper: Cluster-Based Oversampling for Improving Survival Prediction of Hepatocellular Carcinoma Patients
   • Create an imputed dataset following the directions of the following paper: Machine Learning with Statistical Imputation for Predicting Drug Approvals
3. Construct Oversampling Techniques

# Since our data does not have header columns we have to make them ourselves
# More insight into our features above

columns = [
    # nominal
    'Gender',
    'Symptoms',
    'Alcohol',
    'Hepatitis B Surface Antigen',
    'Hepatitis B e Antigen',
    'Hepatitis B Core Antibody',
    'Hepatitis C Virus Antibody',
    'Cirrhosis',
    'Endemic Countries',
    'Smoking',
    'Diabetes',
    'Obesity',
    'Hemochromatosis',
    'Arterial Hypertension',
    'Chronic Renal Insufficiency',
    'Human Immunodeficiency Virus',
    'Nonalcoholic Steatohepatitis',
    'Esophageal Varices',
    'Splenomegaly',
    'Portal Hypertension',
    'Portal Vein Thrombosis',
    'Liver Metastasis',
    'Radiological Hallmark',
    
    # integer
    'Age at diagnosis',
    
    # continuous
    'Grams of Alcohol per day',
    'Packs of cigarettes per year',
    
    # ordinal 
    'Performance Status' ,
    'Encefalopathy degree',
    'Ascites degree',
    
    # continuous
    'International Normalised Ratio', 
    'Alpha-Fetoprotein (ng/mL)',
    'Hemoglobin (g/dL)',
    'Mean Corpuscular Volume (fl)',
    'Leukocytes (G/L)',
    'Platelets (G/L)',
    'Albumin (mg/dL)',
    'Total Bilirubin(mg/dL)',
    'Alanine transaminase (U/L)',
    'Aspartate transaminase (U/L)',
    'Gamma glutamyl transferase (U/L)',
    'Alkaline phosphatase (U/L)',
    'Total Proteins (g/dL)',
    'Creatinine (mg/dL)s',
    
    # integer 
    'Number of Nodules',
    
    # continuous
    'Major dimension of nodule (cm)',
    'Direct Bilirubin (mg/dL)',
    'Iron (mcg/dL)',
    'Oxygen Saturation (%)',
    'Ferritin (ng/mL)',
    
    # nominal
    'Class'
]

# Import the dataset

patient_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer = 'data/hcc-data.csv', # location of our csv
                   names = columns, # setting the names for each column equal to the list we have
                   na_values = '?') # the missing values are question marks in the CSV)
df = patient_data

# dtale.show(df)
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 165 entries, 0 to 164
Data columns (total 50 columns):
 #   Column                            Non-Null Count  Dtype  
---  ------                            --------------  -----  
 0   Gender                            165 non-null    int64  
 1   Symptoms                          147 non-null    float64
 2   Alcohol                           165 non-null    int64  
 3   Hepatitis B Surface Antigen       148 non-null    float64
 4   Hepatitis B e Antigen             126 non-null    float64
 5   Hepatitis B Core Antibody         141 non-null    float64
 6   Hepatitis C Virus Antibody        156 non-null    float64
 7   Cirrhosis                         165 non-null    int64  
 8   Endemic Countries                 126 non-null    float64
 9   Smoking                           124 non-null    float64
 10  Diabetes                          162 non-null    float64
 11  Obesity                           155 non-null    float64
 12  Hemochromatosis                   142 non-null    float64
 13  Arterial Hypertension             162 non-null    float64
 14  Chronic Renal Insufficiency       163 non-null    float64
 15  Human Immunodeficiency Virus      151 non-null    float64
 16  Nonalcoholic Steatohepatitis      143 non-null    float64
 17  Esophageal Varices                113 non-null    float64
 18  Splenomegaly                      150 non-null    float64
 19  Portal Hypertension               154 non-null    float64
 20  Portal Vein Thrombosis            162 non-null    float64
 21  Liver Metastasis                  161 non-null    float64
 22  Radiological Hallmark             163 non-null    float64
 23  Age at diagnosis                  165 non-null    int64  
 24  Grams of Alcohol per day          117 non-null    float64
 25  Packs of cigarettes per year      112 non-null    float64
 26  Performance Status                165 non-null    int64  
 27  Encefalopathy degree              164 non-null    float64
 28  Ascites degree                    163 non-null    float64
 29  International Normalised Ratio    161 non-null    float64
 30  Alpha-Fetoprotein (ng/mL)         157 non-null    float64
 31  Hemoglobin (g/dL)                 162 non-null    float64
 32  Mean Corpuscular Volume (fl)      162 non-null    float64
 33  Leukocytes (G/L)                  162 non-null    float64
 34  Platelets (G/L)                   162 non-null    float64
 35  Albumin (mg/dL)                   159 non-null    float64
 36  Total Bilirubin(mg/dL)            160 non-null    float64
 37  Alanine transaminase (U/L)        161 non-null    float64
 38  Aspartate transaminase (U/L)      162 non-null    float64
 39  Gamma glutamyl transferase (U/L)  162 non-null    float64
 40  Alkaline phosphatase (U/L)        162 non-null    float64
 41  Total Proteins (g/dL)             154 non-null    float64
 42  Creatinine (mg/dL)s               158 non-null    float64
 43  Number of Nodules                 163 non-null    float64
 44  Major dimension of nodule (cm)    145 non-null    float64
 45  Direct Bilirubin (mg/dL)          121 non-null    float64
 46  Iron (mcg/dL)                     86 non-null     float64
 47  Oxygen Saturation (%)             85 non-null     float64
 48  Ferritin (ng/mL)                  85 non-null     float64
 49  Class                             165 non-null    int64  
dtypes: float64(44), int64(6)
memory usage: 64.6 KB

Basic Exploratory Data Analysis

# Lets find how much missing data we have in the entire dataset
# and then lets find how much missing data we have by column

print('Total Missing Data in HCC Dataset (%)')
print(str(round(df.isnull().mean().mean()*100,2))+'%')
print('\n')

print('Missing Data by Column (%)')
for col in df.columns:
    print(col + ':' , # print the column name
    str(round(df[col].isnull().mean()*100,2)) + '%') # the amount of missing values divided by the length of the column
    
    

Total Missing Data in HCC Dataset (%)
10.01%


Missing Data by Column (%)
Gender: 0.0%
Symptoms: 10.91%
Alcohol: 0.0%
Hepatitis B Surface Antigen: 10.3%
Hepatitis B e Antigen: 23.64%
Hepatitis B Core Antibody: 14.55%
Hepatitis C Virus Antibody: 5.45%
Cirrhosis: 0.0%
Endemic Countries: 23.64%
Smoking: 24.85%
Diabetes: 1.82%
Obesity: 6.06%
Hemochromatosis: 13.94%
Arterial Hypertension: 1.82%
Chronic Renal Insufficiency: 1.21%
Human Immunodeficiency Virus: 8.48%
Nonalcoholic Steatohepatitis: 13.33%
Esophageal Varices: 31.52%
Splenomegaly: 9.09%
Portal Hypertension: 6.67%
Portal Vein Thrombosis: 1.82%
Liver Metastasis: 2.42%
Radiological Hallmark: 1.21%
Age at diagnosis: 0.0%
Grams of Alcohol per day: 29.09%
Packs of cigarettes per year: 32.12%
Performance Status: 0.0%
Encefalopathy degree: 0.61%
Ascites degree: 1.21%
International Normalised Ratio: 2.42%
Alpha-Fetoprotein (ng/mL): 4.85%
Hemoglobin (g/dL): 1.82%
Mean Corpuscular Volume (fl): 1.82%
Leukocytes (G/L): 1.82%
Platelets (G/L): 1.82%
Albumin (mg/dL): 3.64%
Total Bilirubin(mg/dL): 3.03%
Alanine transaminase (U/L): 2.42%
Aspartate transaminase (U/L): 1.82%
Gamma glutamyl transferase (U/L): 1.82%
Alkaline phosphatase (U/L): 1.82%
Total Proteins (g/dL): 6.67%
Creatinine (mg/dL)s: 4.24%
Number of Nodules: 1.21%
Major dimension of nodule (cm): 12.12%
Direct Bilirubin (mg/dL): 26.67%
Iron (mcg/dL): 47.88%
Oxygen Saturation (%): 48.48%
Ferritin (ng/mL): 48.48%
Class: 0.0%

# Missing values in a table form

# create missing values objects
missing_numvalues = df.isnull().sum()
missing_percentvalues = round(df.isnull().mean()*100,2)

# concatenate
missing_df = pd.concat([missing_numvalues,missing_percentvalues],
                      axis = 1,
                      keys = ['Counts','Percentage (%)'])

missing_df.sort_values(by = 'Percentage (%)', ascending = False)

	Counts	Percentage (%)
Oxygen Saturation (%)	80	48.48
Ferritin (ng/mL)	80	48.48
Iron (mcg/dL)	79	47.88
Packs of cigarettes per year	53	32.12
Esophageal Varices	52	31.52
...	...	...
Performance Status	0	0.00
Age at diagnosis	0	0.00
Cirrhosis	0	0.00
Alcohol	0	0.00
Class	0	0.00

50 rows × 2 columns

Analysis/Modeling

Do work here

Golden Standard Data

"Golden Standard Dataset" refers to data samples in the original dataset that have complete records. Our results here will be matched up against our imputed datasets and the Golden Standard Dataset will be used as a check against our other Machine Learning algorithms.

Summary

• "Golden Standard Data" consists of 8 samples and balanced classes (4 died, 4 survived)
• Even with Leave One Out Cross Validation (LOO-CV), our models do horridly (Horrible Model Score)
• To do better, we probably need to do data imputation
• We summarize LOO-CV models below

Leave One Out - Cross Validation - 8

• Neural Network
  • Mean Accuracy Score: 12.50% (+/- 33.07%)
  • Mean F1 Score: 0.00% (+/- 0.00%)
  • AUC: 0.1250
• Logistic Regression
  • Mean Accuracy Score: 12.50% (+/- 33.07%)
  • Mean F1 Score: 0.00% (+/- 0.00%)
  • AUC: 0.1250
• Random Forest
  • Mean Accuracy Score: 50.00% (+/- 50.00%)
  • Mean F1 Score: 12.50% (+/- 33.07%)
  • AUC: 0.500

# Golden Standard Baseline Data
# No Missing Rows

golden_standard_df = df.dropna()

# Shape
golden_standard_df.shape
golden_standard_df.loc[:,'Class'].value_counts()

(8, 50)

1    4
0    4
Name: Class, dtype: int64

The above indictates that our "Golden Standard Data" has only 8 samples that has no missing values for each feature. Funnily enough, in our "Golden Standard" dataset we have an equal amount of classes (1 - Alive, 0 - dead)

# Split the Data

X_golden = golden_standard_df.drop('Class', axis = 1)
y_golden = golden_standard_df.loc[:,'Class']


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_golden,y_golden, test_size = 0.25, random_state = 101)

# Scale and fit training and test data

sc = StandardScaler()

X_train_scaled = sc.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = sc.transform(X_test)

y_train.value_counts()

1    3
0    3
Name: Class, dtype: int64

Golden Standard Machine Learning

Logistic Regression

lr = LogisticRegression(random_state = 0)
# lr.fit(X_train_scaled,y_train)

# y_pred_lr = lr.predict(X_test_scaled)

# calc_metrics(y_test,y_pred_lr)

Random Forest

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators = 8, random_state = 0)
# rfc.fit(X_train_scaled,y_train)

# y_pred_rfc = rfc.predict(X_test_scaled)
# calc_metrics(y_test,y_pred_rfc)

Neural Network

classifier = Sequential()

#First 
classifier.add(Dense(16,input_shape= ((X_train_scaled.shape[1]),), activation='relu', kernel_initializer='random_normal'))
classifier.add(Dense(16, activation='relu', kernel_initializer='random_normal'))
classifier.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='random_normal'))

# Compiling the neural network
classifier.compile(optimizer ='adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy'])

# Fitting the data to the training dataset
classifier.fit(X_train_scaled,y_train, batch_size=50, epochs=200, validation_data = (X_test_scaled,y_test))

Train on 6 samples, validate on 2 samples
Epoch 1/200
6/6 [==============================] - 1s 199ms/sample - loss: 0.6927 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.6928 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 2/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6918 - accuracy: 0.5000 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 3/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6910 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6941 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 4/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6901 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6948 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 5/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6893 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6955 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 6/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6885 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6961 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 7/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6876 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6968 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 8/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6868 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6974 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 9/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6860 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6981 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 10/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6852 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6988 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 11/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6842 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.6996 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 12/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6833 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7003 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 13/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6823 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7010 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 14/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6812 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7017 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 15/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6800 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7024 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 16/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6787 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7032 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 17/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6773 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7041 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 18/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6758 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7050 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 19/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6742 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7060 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 20/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6726 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7070 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 21/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6707 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7081 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 22/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6688 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7092 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 23/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6668 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7104 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 24/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6647 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7116 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 25/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6625 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7129 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 26/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6601 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7141 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 27/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6576 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7155 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 28/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6549 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7170 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 29/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6520 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7186 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 30/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6490 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7203 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 31/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6458 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7221 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 32/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6424 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7239 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 33/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6389 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7259 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 34/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6352 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7279 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 35/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6313 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7301 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 36/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6272 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7323 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 37/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6229 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7347 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 38/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6184 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7372 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 39/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6137 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7399 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 40/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6087 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7426 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 41/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6036 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7453 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 42/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5982 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7482 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 43/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5926 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7513 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 44/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5868 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7545 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 45/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5807 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7579 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 46/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5745 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7615 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 47/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5679 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7654 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 48/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5611 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7696 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 49/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5540 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7741 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 50/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5467 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7788 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 51/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5391 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7837 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 52/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5314 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7888 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 53/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5234 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7940 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 54/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5152 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.7994 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 55/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.5067 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8052 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 56/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4980 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8111 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 57/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4891 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8173 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 58/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4801 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8239 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 59/200
6/6 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.4708 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8309 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 60/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4614 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8382 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 61/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4519 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8460 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 62/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4422 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8541 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 63/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4322 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8625 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 64/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.4222 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.8713 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 65/200
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6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0117 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0364 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 176/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0114 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0407 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 177/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0112 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0451 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 178/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0110 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0496 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 179/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0108 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0540 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 180/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0106 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0584 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 181/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0104 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0627 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 182/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0103 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0669 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 183/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0101 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0711 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 184/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0099 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0753 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 185/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0098 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0794 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 186/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0096 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0835 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 187/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0094 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0876 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 188/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0093 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0917 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 189/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0091 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0956 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 190/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0090 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.0996 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 191/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0088 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1035 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 192/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0087 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1073 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 193/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0086 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1111 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 194/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0084 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1150 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 195/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0083 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1188 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 196/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0082 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1225 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 197/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0080 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1261 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 198/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0079 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1298 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 199/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0078 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1334 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 200/200
6/6 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.0077 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 2.1371 - val_accuracy: 0.5000

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x2111386ec88>

y_pred_nn = classifier.predict_classes(X_test_scaled)

calc_metrics(y_test,y_pred_nn)

The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.50      1.00      0.67         1
           1       0.00      0.00      0.00         1

    accuracy                           0.50         2
   macro avg       0.25      0.50      0.33         2
weighted avg       0.25      0.50      0.33         2


Accuracy of Model: 50.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.3333
Weighted AUC-Score of Model: 0.5000

C:\Users\ddagu\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py:1272: UndefinedMetricWarning:

Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.

Golden Standard ML With Cross Validation

Because we have a small dataset I decided to follow a Leave One Out - Cross Validation (LOO-CV) to ensure that our model can train on the highest number of patients possible. This is the route the over-sampling cluster-based approach took

# Split the Data

loocv = LeaveOneOut()

# Empty loocv_number string for Golden Standard Data
loocv_number = ''

X_golden = golden_standard_df.drop('Class', axis = 1)
y_golden = golden_standard_df.loc[:,'Class']

X_golden_scaled = sc.fit_transform(X_golden)

Logistic Regression

# Hold our predictions for each test sample in LOOCV
pred_lr_gold = []

for i, (train, test) in enumerate(loocv.split(X_golden_scaled, y_golden)):
    lr.fit(X_golden_scaled[train], y_golden.iloc[train])
    pred_lr_gold.append(lr.predict(X_golden_scaled[test])[0])

# Call our functions to get scores and results of the true results 
# and our predicited results

calc_metrics(y_golden,pred_lr_gold)
print('\n')
plot_confusion_matrix(confusion_matrix(y_golden,pred_lr_gold))
calc_roc(y_golden,pred_lr_gold,'Logistic Regression Golden Standard')

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                   intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                   multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2',
                   random_state=0, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                   warm_start=False)

The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.20      0.25      0.22         4
           1       0.00      0.00      0.00         4

    accuracy                           0.12         8
   macro avg       0.10      0.12      0.11         8
weighted avg       0.10      0.12      0.11         8


Accuracy of Model: 12.50%
Weighted F1-Score of Model: 0.1111
Weighted AUC-Score of Model: 0.1250


Confusion matrix
[[1 3]
 [4 0]]

Random Forest

pred_rfc_gold = []

for i, (train, test) in enumerate(loocv.split(X_golden_scaled, y_golden)):
    rfc.fit(X_golden_scaled[train], y_golden.iloc[train])
    pred_rfc_gold.append(rfc.predict(X_golden_scaled[test])[0])


calc_metrics(y_golden,pred_rfc_gold)
print('\n')
plot_confusion_matrix(confusion_matrix(y_golden,pred_rfc_gold))
calc_roc(y_golden,pred_rfc_gold,'Random Forest Golden')

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0, class_weight=None,
                       criterion='gini', max_depth=None, max_features='auto',
                       max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=8,
                       n_jobs=None, oob_score=False, random_state=0, verbose=0,
                       warm_start=False)

The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.50      0.75      0.60         4
           1       0.50      0.25      0.33         4

    accuracy                           0.50         8
   macro avg       0.50      0.50      0.47         8
weighted avg       0.50      0.50      0.47         8


Accuracy of Model: 50.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.4667
Weighted AUC-Score of Model: 0.5000


Confusion matrix
[[3 1]
 [3 1]]

Neural Network

# because Tensorflow does not have k-fold cross validation
# we will have to to do it manually.
# It isn't that hard, we will be following this site
# https://machinelearningmastery.com/evaluate-performance-deep-learning-models-keras/
# Though it doesnt do LOOCV exactly, we can follow the process

# get the splits
loocv_number = loocv.get_n_splits(X_golden_scaled)

# we need to hold our cross validation scores
pred  = []


# Early stopping for Neural Network to prevent overfitting

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, patience=15)

# Time the algorithm
t1 = time.time()

for train_index, test_index in loocv.split(X_golden_scaled):
    
    
    # get the index of our splits
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X_golden_scaled[train_index], X_golden_scaled[test_index]
    y_train, y_test = y_golden.iloc[train_index], y_golden.iloc[test_index]
    # neural network
    classifier = Sequential()

    #First 
    classifier.add(Dense(16,input_shape= (X_train.shape[1],), activation='relu', kernel_initializer='random_normal'))
    classifier.add(Dense(8, activation='relu', kernel_initializer='random_normal'))
    classifier.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='random_normal'))

    # Compiling the neural network
    classifier.compile(optimizer ='adam',loss='binary_crossentropy', metrics =['accuracy',f1])

    # Fitting the data to the training dataset
    classifier.fit(X_train,y_train, batch_size=20, epochs=50, 
                   validation_data = (X_test,y_test), callbacks = [early_stop])
    

    # predict and hold the prediction
    # classifier.predict_classes(X_test)[0][0] actually grabs the label
    pred.append(classifier.predict_classes(X_test)[0][0])

t2 = time.time()
    
pred_dict = {}
time_dict = {}

pred_dict['NeuralNetwork'] = pred
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Epoch 2/50
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Epoch 3/50
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Epoch 4/50
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Epoch 5/50
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Epoch 6/50
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Epoch 7/50
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Epoch 8/50
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Epoch 9/50
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Epoch 10/50
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Epoch 11/50
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Epoch 12/50
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Epoch 13/50
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Epoch 14/50
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Epoch 15/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6818 - accuracy: 1.0000 - f1: 1.0000 - val_loss: 0.7003 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 16/50
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Epoch 00016: early stopping

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TRAIN: [0 2 3 4 5 6 7] TEST: [1]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
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Epoch 2/50
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Epoch 3/50
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Epoch 4/50
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Epoch 5/50
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Epoch 6/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6910 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6962 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 7/50
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Epoch 8/50
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Epoch 9/50
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Epoch 10/50
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Epoch 11/50
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Epoch 12/50
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Epoch 13/50
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Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6881 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7003 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
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Epoch 16/50
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Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x211160ce548>

TRAIN: [0 1 3 4 5 6 7] TEST: [2]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
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Epoch 2/50
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Epoch 3/50
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Epoch 4/50
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Epoch 5/50
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Epoch 7/50
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Epoch 8/50
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Epoch 9/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6883 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6949 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 10/50
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Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6872 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6957 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 12/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6866 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6961 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 13/50
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Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6852 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6970 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
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Epoch 16/50
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Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x21115705988>

TRAIN: [0 1 2 4 5 6 7] TEST: [3]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 1s 176ms/sample - loss: 0.6921 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6964 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 2/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6917 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6971 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 3/50
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Epoch 4/50
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Epoch 7/50
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Epoch 8/50
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Epoch 9/50
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Epoch 10/50
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Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6876 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7041 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
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Epoch 13/50
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Epoch 15/50
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Epoch 16/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6844 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7086 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x21118773848>

TRAIN: [0 1 2 3 5 6 7] TEST: [4]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 1s 185ms/sample - loss: 0.6921 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6947 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 2/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6915 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6955 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 3/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6909 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6962 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 4/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6904 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.6970 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 5/50
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Epoch 6/50
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Epoch 7/50
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Epoch 8/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6878 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7004 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 9/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6871 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7013 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 10/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6863 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7021 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6856 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7030 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 12/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6847 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7039 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 13/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6838 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7048 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6829 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7057 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6819 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7067 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 16/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6809 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.0000e+00 - val_loss: 0.7076 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x21118e5abc8>

TRAIN: [0 1 2 3 4 6 7] TEST: [5]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 1s 178ms/sample - loss: 0.6923 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6939 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 2/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6917 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6946 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 3/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6911 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6953 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 4/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6905 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6959 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 5/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6899 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6966 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 6/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6893 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6973 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 7/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6887 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6980 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 8/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6882 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6988 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 9/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6875 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.6996 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 10/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6869 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7004 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6862 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7012 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 12/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6855 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7020 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 13/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6847 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7029 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6839 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7038 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6831 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7047 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 16/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6823 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.8000 - val_loss: 0.7056 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x2111a5c37c8>

TRAIN: [0 1 2 3 4 5 7] TEST: [6]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 1s 183ms/sample - loss: 0.6926 - accuracy: 0.7143 - f1: 0.7500 - val_loss: 0.6870 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 2/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6920 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6876 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 3/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6915 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6881 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 4/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6909 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6886 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 5/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6903 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6890 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 6/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6897 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6895 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 7/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6891 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6899 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 8/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6885 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6904 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 9/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6879 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6909 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 10/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6872 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6914 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6864 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6919 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 12/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6856 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6922 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 13/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6848 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6926 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6839 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6929 - val_accuracy: 1.0000 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6830 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 16/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6821 - accuracy: 0.8571 - f1: 0.8889 - val_loss: 0.6937 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x2111a5b7608>

TRAIN: [0 1 2 3 4 5 6] TEST: [7]
Train on 7 samples, validate on 1 samples
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 1s 178ms/sample - loss: 0.6927 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6942 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 2/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6924 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6947 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 3/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6921 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6952 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 4/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6918 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6957 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 5/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6914 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6962 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 6/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6910 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6967 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 7/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6907 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6972 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 8/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6903 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6977 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 9/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6899 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6983 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 10/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6895 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6988 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 11/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6890 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6993 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 12/50
7/7 [==============================] - 0s 2ms/sample - loss: 0.6886 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.6999 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 13/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6881 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.7004 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 14/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6876 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.7009 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 15/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6871 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.7015 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 16/50
7/7 [==============================] - 0s 3ms/sample - loss: 0.6866 - accuracy: 0.5714 - f1: 0.7273 - val_loss: 0.7020 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_f1: 0.0000e+00
Epoch 00016: early stopping

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x21115e8c248>

get_all_stats(y_golden,score_list_nn_gold,'Neural Network LOO-CV-%s with Golden Standard' % loocv_number,'NeuralNetwork')

Model Summary for Neural Network LOO-CV-8 with Golden Standard


Time Taken for Neural Network LOO-CV-8 with Golden Standard: 16.16 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.00      0.00      0.00       4.0
           1       0.00      0.00      0.00       4.0

    accuracy                           0.00       8.0
   macro avg       0.00      0.00      0.00       8.0
weighted avg       0.00      0.00      0.00       8.0


Accuracy of Model: 0.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.0000
Weighted AUC-Score of Model: 0.0000


Confusion matrix
[[0 4]
 [4 0]]

Practicing Pipelines w/ Golden Standard Data

The above section of code was written in mind for those who wanted to see what happens at each step, thankfully scikit-learn¹⁶ has a process that streamlines the workflow called Pipeline. For the rest of this workbook I will do my best to streamline the process using pipeline, so I think it would be better to learn it here

# create a pipeline that scales the data then does classifiers

# initialize the classifiers from sk-learn
classifiers = [lr, 
               rfc]

# dictionary for scores
pred_dict = {}
time_dict = {}

for classifier in classifiers:
    
    # Time the algorithm
    
    t1 = time.time()
    
    # establish the pipeline
    pipe = Pipeline(steps = [('preprocessor',StandardScaler()),
                            ('classifier',classifier)])
    
    
    # create the list that will hold the predictions
    pred_classifier_gold = []
    for i, (train, test) in enumerate(loocv.split(X_golden, y_golden)):
        # fit the pipeline
        pipe.fit(X_golden.iloc[train], y_golden.iloc[train])
        

        # add prediction for this LOOCV loop to the prediction list for this specific classifier
        pred_classifier_gold.append(pipe.predict(X_golden.iloc[test])[0])
    
    # grab the predictions for each classifier
    # store them in the dictionary with a key name pertaining to 
    # what the classifier is called
    pred_dict[str(classifier).split('(')[0]] = pred_classifier_gold

    t2 = time.time()
    time_dict[str(classifier).split('(')[0]] = t2-t1
    
    
score_list_gold = [pred_dict,time_dict]

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
                                    fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
                                    l1_ratio=None, max_iter=100,
                                    multi_class='auto', n_jobs=None,
                                    penalty='l2', random_state=0,
                                    solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0,
                                    warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

Pipeline(memory=None,
         steps=[('preprocessor',
                 StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)),
                ('classifier',
                 RandomForestClassifier(bootstrap=True, ccp_alpha=0.0,
                                        class_weight=None, criterion='gini',
                                        max_depth=None, max_features='auto',
                                        max_leaf_nodes=None, max_samples=None,
                                        min_impurity_decrease=0.0,
                                        min_impurity_split=None,
                                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                                        min_weight_fraction_leaf=0.0,
                                        n_estimators=8, n_jobs=None,
                                        oob_score=False, random_state=0,
                                        verbose=0, warm_start=False))],
         verbose=False)

get_all_stats(y_golden,score_list_gold,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with Golden Standard' % loocv_number,
              key = 'LogisticRegression')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-8 with Golden Standard


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-8 with Golden Standard: 0.17 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.20      0.25      0.22         4
           1       0.00      0.00      0.00         4

    accuracy                           0.12         8
   macro avg       0.10      0.12      0.11         8
weighted avg       0.10      0.12      0.11         8


Accuracy of Model: 12.50%
Weighted F1-Score of Model: 0.1111
Weighted AUC-Score of Model: 0.1250


Confusion matrix
[[1 3]
 [4 0]]

get_all_stats(y_golden,score_list_gold,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with Golden Standard' % loocv_number,
              key = 'RandomForestClassifier')

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard: 0.32 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.50      0.75      0.60         4
           1       0.50      0.25      0.33         4

    accuracy                           0.50         8
   macro avg       0.50      0.50      0.47         8
weighted avg       0.50      0.50      0.47         8


Accuracy of Model: 50.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.4667
Weighted AUC-Score of Model: 0.5000


Confusion matrix
[[3 1]
 [3 1]]

There is a lot of usefulness in using pipelines and functions. We basically condensed our code into some simple lines! We will be following this type of workflow later. The above Pipeline and Neural Network will be saved in functions.

# To illustrate, I can perform all Machine Learning Algorithms done
# and more in the previous cells in one line

# intiialize xgboost & svm as additional classifiers
param_dist = {'objective':'binary:logistic', 'n_estimators':4}
boost = XGBClassifier(**param_dist)
svc = SVC()

classifiers = [lr,rfc,boost,svc]

scores_list_golden = all_ml(X_golden,y_golden,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 0.1 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 0.25 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 0.28 seconds
SVC begin
SVC completed in 0.1 seconds
TRAIN: [1 2 3 4 5 6 7] TEST: [0]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [0 2 3 4 5 6 7] TEST: [1]
TRAIN: [0 1 3 4 5 6 7] TEST: [2]
TRAIN: [0 1 2 4 5 6 7] TEST: [3]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [0 1 2 3 5 6 7] TEST: [4]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [0 1 2 3 4 6 7] TEST: [5]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [0 1 2 3 4 5 7] TEST: [6]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [0 1 2 3 4 5 6] TEST: [7]

get_all_stats(y_golden,scores_list_golden,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with Golden Standard Data' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_golden,scores_list_golden,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with Golden Standard Data' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_golden,scores_list_golden,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with Golden Standard Data' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_golden,scores_list_golden,
              'SVC LOO-CV-%s with Golden Standard Data' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_golden,scores_list_golden,
              'Neural Network LOO-CV-%s with Golden Standard Data' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-8 with Golden Standard Data


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-8 with Golden Standard Data: 0.1 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.20      0.25      0.22         4
           1       0.00      0.00      0.00         4

    accuracy                           0.12         8
   macro avg       0.10      0.12      0.11         8
weighted avg       0.10      0.12      0.11         8


Accuracy of Model: 12.50%
Weighted F1-Score of Model: 0.1111
Weighted AUC-Score of Model: 0.1250


Confusion matrix
[[1 3]
 [4 0]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard Data


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard Data: 0.25 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.50      0.75      0.60         4
           1       0.50      0.25      0.33         4

    accuracy                           0.50         8
   macro avg       0.50      0.50      0.47         8
weighted avg       0.50      0.50      0.47         8


Accuracy of Model: 50.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.4667
Weighted AUC-Score of Model: 0.5000


Confusion matrix
[[3 1]
 [3 1]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard Data


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-8 with Golden Standard Data: 0.28 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.00      0.00      0.00       4.0
           1       0.00      0.00      0.00       4.0

    accuracy                           0.00       8.0
   macro avg       0.00      0.00      0.00       8.0
weighted avg       0.00      0.00      0.00       8.0


Accuracy of Model: 0.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.0000
Weighted AUC-Score of Model: 0.0000


Confusion matrix
[[0 4]
 [4 0]]

Model Summary for SVC LOO-CV-8 with Golden Standard Data


Time Taken for SVC LOO-CV-8 with Golden Standard Data: 0.1 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.00      0.00      0.00       4.0
           1       0.00      0.00      0.00       4.0

    accuracy                           0.00       8.0
   macro avg       0.00      0.00      0.00       8.0
weighted avg       0.00      0.00      0.00       8.0


Accuracy of Model: 0.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.0000
Weighted AUC-Score of Model: 0.0000


Confusion matrix
[[0 4]
 [4 0]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-8 with Golden Standard Data


Time Taken for Neural Network LOO-CV-8 with Golden Standard Data: 19.21 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.50      0.50      0.50         4
           1       0.50      0.50      0.50         4

    accuracy                           0.50         8
   macro avg       0.50      0.50      0.50         8
weighted avg       0.50      0.50      0.50         8


Accuracy of Model: 50.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.5000
Weighted AUC-Score of Model: 0.5000


Confusion matrix
[[2 2]
 [2 2]]

Imputation & Machine Learning

HEOM

As mentioned above we will be using HEOM as a distance metric between points. This will be used in conjunction with SK-Learn Impute. We will be using an altered version of Distython¹⁷ I tweaked since the original code was meant for the NearestNeighbors algorithm and not as a distance metric for SK-Learn Impute.

# Lets create a copy dataframe specific to this imputation

new_df = df.copy(deep = True)

# Lets go ahead and look at the missing values percentage 
new_miss = pd.DataFrame(new_df.isnull().sum().sort_values(ascending = False)/len(df)*100, 
                         columns = ['Percent Missing'])
new_miss

	Percent Missing
Oxygen Saturation (%)	48.484848
Ferritin (ng/mL)	48.484848
Iron (mcg/dL)	47.878788
Packs of cigarettes per year	32.121212
Esophageal Varices	31.515152
...	...
Class	0.000000
Cirrhosis	0.000000
Age at diagnosis	0.000000
Performance Status	0.000000
Gender	0.000000

50 rows × 1 columns

df.columns

Index(['Gender', 'Symptoms', 'Alcohol', 'Hepatitis B Surface Antigen',
       'Hepatitis B e Antigen', 'Hepatitis B Core Antibody',
       'Hepatitis C Virus Antibody', 'Cirrhosis', 'Endemic Countries',
       'Smoking', 'Diabetes', 'Obesity', 'Hemochromatosis',
       'Arterial Hypertension', 'Chronic Renal Insufficiency',
       'Human Immunodeficiency Virus', 'Nonalcoholic Steatohepatitis',
       'Esophageal Varices', 'Splenomegaly', 'Portal Hypertension',
       'Portal Vein Thrombosis', 'Liver Metastasis', 'Radiological Hallmark',
       'Age at diagnosis', 'Grams of Alcohol per day',
       'Packs of cigarettes per year', 'Performance Status',
       'Encefalopathy degree', 'Ascites degree',
       'International Normalised Ratio', 'Alpha-Fetoprotein (ng/mL)',
       'Hemoglobin (g/dL)', 'Mean Corpuscular Volume (fl)', 'Leukocytes (G/L)',
       'Platelets (G/L)', 'Albumin (mg/dL)', 'Total Bilirubin(mg/dL)',
       'Alanine transaminase (U/L)', 'Aspartate transaminase (U/L)',
       'Gamma glutamyl transferase (U/L)', 'Alkaline phosphatase (U/L)',
       'Total Proteins (g/dL)', 'Creatinine (mg/dL)s', 'Number of Nodules',
       'Major dimension of nodule (cm)', 'Direct Bilirubin (mg/dL)',
       'Iron (mcg/dL)', 'Oxygen Saturation (%)', 'Ferritin (ng/mL)', 'Class'],
      dtype='object')

Imputation

# We will do HEOM imputation here

# Hold categorical variables based on ordinal, nominal, integer
cat_ix = [num for num in range (24)]
cat_ix.extend([26,27,28,43])

# Make into an array for computational reasons
cat_ix = np.array(cat_ix)

# Initialize what the unknown values are
nan = np.nan

# Initialize heom_metric
heom_metric = HEOM(new_df.drop('Class', axis = 1) , cat_ix, nan_equivalents = nan)

# Initializer imputer
impute = KNNImputer(missing_values = nan, n_neighbors = 5, metric = heom_metric.heom)

# Impute data
imputed_data = impute.fit_transform(new_df.drop('Class', axis = 1))

# Hold the imputed scores
# Columns are the original columns except the target columns: class

heom_imputed_df = pd.concat(
    [pd.DataFrame(imputed_data, columns = new_df.drop('Class', axis = 1).columns) , new_df['Class']] , axis = 1)

X_heom = heom_imputed_df.drop('Class', axis = 1)
y_heom = heom_imputed_df['Class']

# Since KNN Imputes missing values based on the mean of neighbors, it has turned categorical data
# into floating points. We will deal with this by rounding the categorical variables into
# the nearest integers

cat_col_labels = ['Gender', 'Symptoms', 'Alcohol', 'Hepatitis B Surface Antigen',
       'Hepatitis B e Antigen', 'Hepatitis B Core Antibody',
       'Hepatitis C Virus Antibody', 'Cirrhosis', 'Endemic Countries',
       'Smoking', 'Diabetes', 'Obesity', 'Hemochromatosis',
       'Arterial Hypertension', 'Chronic Renal Insufficiency',
       'Human Immunodeficiency Virus', 'Nonalcoholic Steatohepatitis',
       'Esophageal Varices', 'Splenomegaly', 'Portal Hypertension',
       'Portal Vein Thrombosis', 'Liver Metastasis', 'Radiological Hallmark',
        'Performance Status','Encefalopathy degree', 'Ascites degree', 'Number of Nodules']

# Loop through every columns and use the np.round function
# to turn floating points into the nearest integer

for col in cat_col_labels:
    X_heom[col] = np.round(X_heom[col])

Machine Learning Algorithms w/ HEOM

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_heom,y_heom)

# Get All Scores

score_list_heom = all_ml(X_heom,y_heom,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 3.24 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 5.44 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 5.17 seconds
SVC begin
SVC completed in 1.86 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164] TEST: [0]
TRAIN: [  0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164] TEST: [1]
TRAIN: [  0   1   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164] TEST: [2]
Epoch 00039: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164] TEST: [3]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
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 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
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Epoch 00019: early stopping
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 163 164] TEST: [155]
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Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 163 164] TEST: [158]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 163 164] TEST: [159]
Epoch 00046: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 163 164] TEST: [160]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 163 164] TEST: [161]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 163 164] TEST: [162]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 162 164] TEST: [163]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 162 163] TEST: [164]

get_all_stats(y_heom,score_list_heom,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with 5-NN Imputation' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_heom,score_list_heom,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_heom,score_list_heom,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_heom,score_list_heom,
              'SVC LOO-CV-%s with 5-NN Imputation' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_heom,score_list_heom,
              'Neural Network LOO-CV-%s with 5-NN Imputation' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-165 with 5-NN Imputation


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-165 with 5-NN Imputation: 3.24 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.66      0.65      0.66        63
           1       0.79      0.79      0.79       102

    accuracy                           0.74       165
   macro avg       0.72      0.72      0.72       165
weighted avg       0.74      0.74      0.74       165


Accuracy of Model: 73.94%
Weighted F1-Score of Model: 0.7390
Weighted AUC-Score of Model: 0.7225


Confusion matrix
[[41 22]
 [21 81]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-165 with 5-NN Imputation


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-165 with 5-NN Imputation: 5.44 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.55      0.57      0.56        63
           1       0.73      0.72      0.72       102

    accuracy                           0.66       165
   macro avg       0.64      0.64      0.64       165
weighted avg       0.66      0.66      0.66       165


Accuracy of Model: 66.06%
Weighted F1-Score of Model: 0.6616
Weighted AUC-Score of Model: 0.6436


Confusion matrix
[[36 27]
 [29 73]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-165 with 5-NN Imputation


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-165 with 5-NN Imputation: 5.17 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.61      0.52      0.56        63
           1       0.73      0.79      0.76       102

    accuracy                           0.69       165
   macro avg       0.67      0.66      0.66       165
weighted avg       0.68      0.69      0.69       165


Accuracy of Model: 69.09%
Weighted F1-Score of Model: 0.6856
Weighted AUC-Score of Model: 0.6590


Confusion matrix
[[33 30]
 [21 81]]

Model Summary for SVC LOO-CV-165 with 5-NN Imputation


Time Taken for SVC LOO-CV-165 with 5-NN Imputation: 1.86 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.60      0.54      0.57        63
           1       0.73      0.77      0.75       102

    accuracy                           0.68       165
   macro avg       0.66      0.66      0.66       165
weighted avg       0.68      0.68      0.68       165


Accuracy of Model: 68.48%
Weighted F1-Score of Model: 0.6815
Weighted AUC-Score of Model: 0.6571


Confusion matrix
[[34 29]
 [23 79]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-165 with 5-NN Imputation


Time Taken for Neural Network LOO-CV-165 with 5-NN Imputation: 574.77 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.67      0.59      0.63        63
           1       0.76      0.82      0.79       102

    accuracy                           0.73       165
   macro avg       0.72      0.71      0.71       165
weighted avg       0.73      0.73      0.73       165


Accuracy of Model: 73.33%
Weighted F1-Score of Model: 0.7293
Weighted AUC-Score of Model: 0.7054


Confusion matrix
[[37 26]
 [18 84]]

Oversampling w/ SMOTE

Synthetic Minority Oversampling Technique is a technique applied to imbalanced machine learning problems to make increase the number of instances in the minority class. This is explained more in the introduction. Here, we will implement SMOTE with our current dataset.

# New data, oversampling will be based on the imputed dataset

heom_imputed_df.head()

X_heom = heom_imputed_df.drop('Class', axis = 1)
y_heom = heom_imputed_df['Class']

	Gender	Symptoms	Alcohol	Hepatitis B Surface Antigen	Hepatitis B e Antigen	Hepatitis B Core Antibody	Hepatitis C Virus Antibody	Cirrhosis	Endemic Countries	Smoking	Diabetes	Obesity	Hemochromatosis	Arterial Hypertension	Chronic Renal Insufficiency	Human Immunodeficiency Virus	Nonalcoholic Steatohepatitis	Esophageal Varices	Splenomegaly	Portal Hypertension	Portal Vein Thrombosis	Liver Metastasis	Radiological Hallmark	Age at diagnosis	Grams of Alcohol per day	Packs of cigarettes per year	Performance Status	Encefalopathy degree	Ascites degree	International Normalised Ratio	Alpha-Fetoprotein (ng/mL)	Hemoglobin (g/dL)	Mean Corpuscular Volume (fl)	Leukocytes (G/L)	Platelets (G/L)	Albumin (mg/dL)	Total Bilirubin(mg/dL)	Alanine transaminase (U/L)	Aspartate transaminase (U/L)	Gamma glutamyl transferase (U/L)	Alkaline phosphatase (U/L)	Total Proteins (g/dL)	Creatinine (mg/dL)s	Number of Nodules	Major dimension of nodule (cm)	Direct Bilirubin (mg/dL)	Iron (mcg/dL)	Oxygen Saturation (%)	Ferritin (ng/mL)	Class
0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	0.2	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	67.0	137.0	15.0	0.0	1.0	1.0	1.530	95.00	13.70	106.60	4.90	99.000	3.400	2.10	34.0	41.0	183.0	150.0	7.10	0.700	1.0	3.5	0.50	85.02	27.8	272.98	1
1	0.0	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.4	1.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	62.0	0.0	3.0	0.0	1.0	1.0	1.252	219.82	13.54	91.94	5.18	67600.342	3.864	1.66	80.2	75.2	147.8	142.0	7.46	0.768	1.0	1.8	0.65	71.70	27.0	335.80	1
2	1.0	0.0	1.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	78.0	50.0	50.0	2.0	1.0	2.0	0.960	5.80	8.90	79.80	8.40	472.000	3.300	0.40	58.0	68.0	202.0	109.0	7.00	2.100	5.0	13.0	0.10	28.00	6.0	16.00	1
3	1.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	77.0	40.0	30.0	0.0	1.0	1.0	0.950	2440.00	13.40	97.10	9.00	279.000	3.700	0.40	16.0	64.0	94.0	174.0	8.10	1.110	2.0	15.7	0.20	74.50	36.6	620.60	0
4	1.0	1.0	1.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	76.0	100.0	30.0	0.0	1.0	1.0	0.940	49.00	14.30	95.10	6.40	199.000	4.100	0.70	147.0	306.0	173.0	109.0	6.90	1.800	1.0	9.0	0.45	59.00	15.0	22.00	1

# Lets actually graph out what our distribution looks like before we Oversample

# Countplot

plt.figure(1)

ax = sns.countplot(x = 'Class', data = heom_imputed_df)

x = 'Class'
# Calculate number of obs per group & median to position labels
medians = df[x].value_counts()
medians = medians/2
nobs = df[x].value_counts(sort=False)
nobs = [str(x) for x in nobs.tolist()]
nobs = ["N:" + i for i in nobs]

plt.xlabel('')

plt.title('Class Distribution' + '\n' + '(0: Died || 1: Survived)')
# Add it to the plot
pos = range(len(nobs))
for tick, label in zip(pos, ax.get_xticklabels()):
    plt.text(pos[tick], medians[tick] + 0.1, nobs[tick],
        horizontalalignment='center', size='x-small', color='w', weight='semibold')


# Scatter plot
from collections import Counter

counter = Counter(y_heom)
print(counter)

plt.figure(2)

for label, _ in counter.items():
    row_ix = np.where(y_heom == label)[0]
    
    if label == 0:
        condition = 'Died'
    if label == 1:
        condition = 'Survived'
    
    # I chose two features with a spread to graph my data
    plt.scatter(X_heom.loc[row_ix, 'Age at diagnosis'], X_heom.loc[row_ix, 'Hemoglobin (g/dL)'],
                label=condition)

plt.legend(bbox_to_anchor = (1.3,0.55))
plt.title('Scatterplot Class Distribution')
plt.tick_params(axis='both', which='both', bottom=False, top=False, labelbottom=False, right=False, left=False, labelleft=False)
plt.savefig('Scatterplot Class Distribution.png', dpi = 150, bbox_inches='tight')
plt.show()

<Figure size 900x600 with 0 Axes>

Text(0.5, 0, '')

Text(0.5, 1.0, 'Class Distribution\n(0: Died || 1: Survived)')

Text(0, 31.6, 'N:63')

Text(1, 51.1, 'N:102')

Counter({1: 102, 0: 63})

<Figure size 900x600 with 0 Axes>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x21125459788>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x2111c0e1248>

<matplotlib.legend.Legend at 0x21126d0bac8>

Text(0.5, 1.0, 'Scatterplot Class Distribution')

To deal with imbalanced datasets we will be using the imbalanced-learn library

# Initialize the oversample
smote_ = SMOTE(random_state = 0)

# Oversample the data
X_heom_smote, y_heom_smote = smote_.fit_resample(X_heom, y_heom)

heom_imputed_smote_df = pd.concat([X_heom_smote,y_heom_smote] ,axis = 1)

# Initialize the dictionaries that will hold our scores for every classifier
pred_dict = {}
time_dict = {}

# Now lets visualize our data after the oversample

# Countplot

plt.figure(1)

ax = sns.countplot(x = 'Class', data = heom_imputed_smote_df)

x = 'Class'
# Calculate number of obs per group & median to position labels
medians = heom_imputed_smote_df[x].value_counts()
medians = medians/2
nobs = heom_imputed_smote_df[x].value_counts(sort=False)
nobs = [str(x) for x in nobs.tolist()]
nobs = ["N:" + i for i in nobs]

plt.xlabel('')

plt.title('Class Distribution' + '\n' + '(0: Died || 1: Survived)')
# Add it to the plot
pos = range(len(nobs))
for tick, label in zip(pos, ax.get_xticklabels()):
    plt.text(pos[tick], medians[tick] + 0.1, nobs[tick],
        horizontalalignment='center', size='x-small', color='w', weight='semibold')


# Scatter plot
from collections import Counter

counter = Counter(y_heom_smote)
print(counter)

plt.figure(2)

for label, _ in counter.items():
    row_ix = np.where(y_heom_smote == label)[0]
    
    if label == 0:
        condition = 'Died'
    if label == 1:
        condition = 'Survived'
    
    # I chose two features with a spread to graph my data
    plt.scatter(X_heom_smote.loc[row_ix, 'Age at diagnosis'], X_heom_smote.loc[row_ix, 'Hemoglobin (g/dL)'],
                label=condition)

plt.legend(bbox_to_anchor = (1.3,0.55))
plt.title('Scatterplot Class Distribution with SMOTE')
plt.tick_params(axis='both', which='both', bottom=False, top=False, labelbottom=False, right=False, left=False, labelleft=False)
plt.savefig('Scatterplot Class Distribution with SMOTE.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

<Figure size 900x600 with 0 Axes>

Text(0.5, 0, '')

Text(0.5, 1.0, 'Class Distribution\n(0: Died || 1: Survived)')

Text(0, 51.1, 'N:102')

Text(1, 51.1, 'N:102')

Counter({1: 102, 0: 102})

<Figure size 900x600 with 0 Axes>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x2111c63d548>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x211254c62c8>

<matplotlib.legend.Legend at 0x2111a8d4508>

Text(0.5, 1.0, 'Scatterplot Class Distribution with SMOTE')

Machine Learning Algorithms w/ HEOM & SMOTE

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_heom_smote,y_heom_smote)

# Get All Scores

score_list_heom_smote = all_ml(X_heom_smote,y_heom_smote,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 5.41 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 7.44 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 6.5 seconds
SVC begin
SVC completed in 2.8 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [0]
TRAIN: [  0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [1]
TRAIN: [  0   1   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [2]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [3]
Epoch 00024: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
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TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202] TEST: [203]

get_all_stats(y_heom_smote,score_list_heom_smote,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_heom_smote,score_list_heom_smote,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_heom_smote,score_list_heom_smote,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_heom_smote,score_list_heom_smote,
              'SVC LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_heom_smote,score_list_heom_smote,
              'Neural Network LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE: 5.41 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.81      0.80       102
           1       0.81      0.78      0.80       102

    accuracy                           0.80       204
   macro avg       0.80      0.80      0.80       204
weighted avg       0.80      0.80      0.80       204


Accuracy of Model: 79.90%
Weighted F1-Score of Model: 0.7990
Weighted AUC-Score of Model: 0.7990


Confusion matrix
[[83 19]
 [22 80]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE: 7.44 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.85      0.79       102
           1       0.83      0.71      0.76       102

    accuracy                           0.78       204
   macro avg       0.79      0.78      0.78       204
weighted avg       0.79      0.78      0.78       204


Accuracy of Model: 77.94%
Weighted F1-Score of Model: 0.7782
Weighted AUC-Score of Model: 0.7794


Confusion matrix
[[87 15]
 [30 72]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE: 6.5 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.79      0.77       102
           1       0.78      0.73      0.75       102

    accuracy                           0.76       204
   macro avg       0.76      0.76      0.76       204
weighted avg       0.76      0.76      0.76       204


Accuracy of Model: 75.98%
Weighted F1-Score of Model: 0.7595
Weighted AUC-Score of Model: 0.7598


Confusion matrix
[[81 21]
 [28 74]]

Model Summary for SVC LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE


Time Taken for SVC LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE: 2.8 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.87      0.83       102
           1       0.86      0.76      0.81       102

    accuracy                           0.82       204
   macro avg       0.82      0.82      0.82       204
weighted avg       0.82      0.82      0.82       204


Accuracy of Model: 81.86%
Weighted F1-Score of Model: 0.8181
Weighted AUC-Score of Model: 0.8186


Confusion matrix
[[89 13]
 [24 78]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE


Time Taken for Neural Network LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTE: 538.94 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.76      0.79      0.78       102
           1       0.78      0.75      0.76       102

    accuracy                           0.77       204
   macro avg       0.77      0.77      0.77       204
weighted avg       0.77      0.77      0.77       204


Accuracy of Model: 76.96%
Weighted F1-Score of Model: 0.7695
Weighted AUC-Score of Model: 0.7696


Confusion matrix
[[81 21]
 [26 76]]

RandomUnderSampling

The original paper on SMOTE suggested combining SMOTE with random undersampling of the majority class. Since we already have a small dataset, we will just perform Random Under Sampling of the majority class and compare our results.

# Grab the data that we will be working with 

heom_imputed_df.head()

X_heom = heom_imputed_df.drop('Class', axis = 1)
y_heom = heom_imputed_df['Class']

	Gender	Symptoms	Alcohol	Hepatitis B Surface Antigen	Hepatitis B e Antigen	Hepatitis B Core Antibody	Hepatitis C Virus Antibody	Cirrhosis	Endemic Countries	Smoking	Diabetes	Obesity	Hemochromatosis	Arterial Hypertension	Chronic Renal Insufficiency	Human Immunodeficiency Virus	Nonalcoholic Steatohepatitis	Esophageal Varices	Splenomegaly	Portal Hypertension	Portal Vein Thrombosis	Liver Metastasis	Radiological Hallmark	Age at diagnosis	Grams of Alcohol per day	Packs of cigarettes per year	Performance Status	Encefalopathy degree	Ascites degree	International Normalised Ratio	Alpha-Fetoprotein (ng/mL)	Hemoglobin (g/dL)	Mean Corpuscular Volume (fl)	Leukocytes (G/L)	Platelets (G/L)	Albumin (mg/dL)	Total Bilirubin(mg/dL)	Alanine transaminase (U/L)	Aspartate transaminase (U/L)	Gamma glutamyl transferase (U/L)	Alkaline phosphatase (U/L)	Total Proteins (g/dL)	Creatinine (mg/dL)s	Number of Nodules	Major dimension of nodule (cm)	Direct Bilirubin (mg/dL)	Iron (mcg/dL)	Oxygen Saturation (%)	Ferritin (ng/mL)	Class
0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	0.2	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	67.0	137.0	15.0	0.0	1.0	1.0	1.530	95.00	13.70	106.60	4.90	99.000	3.400	2.10	34.0	41.0	183.0	150.0	7.10	0.700	1.0	3.5	0.50	85.02	27.8	272.98	1
1	0.0	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.4	1.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	62.0	0.0	3.0	0.0	1.0	1.0	1.252	219.82	13.54	91.94	5.18	67600.342	3.864	1.66	80.2	75.2	147.8	142.0	7.46	0.768	1.0	1.8	0.65	71.70	27.0	335.80	1
2	1.0	0.0	1.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	78.0	50.0	50.0	2.0	1.0	2.0	0.960	5.80	8.90	79.80	8.40	472.000	3.300	0.40	58.0	68.0	202.0	109.0	7.00	2.100	5.0	13.0	0.10	28.00	6.0	16.00	1
3	1.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	77.0	40.0	30.0	0.0	1.0	1.0	0.950	2440.00	13.40	97.10	9.00	279.000	3.700	0.40	16.0	64.0	94.0	174.0	8.10	1.110	2.0	15.7	0.20	74.50	36.6	620.60	0
4	1.0	1.0	1.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	76.0	100.0	30.0	0.0	1.0	1.0	0.940	49.00	14.30	95.10	6.40	199.000	4.100	0.70	147.0	306.0	173.0	109.0	6.90	1.800	1.0	9.0	0.45	59.00	15.0	22.00	1

under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.8, random_state = 0)

# Oversample the data
X_heom_under, y_heom_under = under.fit_resample(X_heom, y_heom)

heom_imputed_under_df = pd.concat([X_heom_under,y_heom_under] ,axis = 1)
heom_imputed_under_df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 141 entries, 0 to 140
Data columns (total 50 columns):
 #   Column                            Non-Null Count  Dtype  
---  ------                            --------------  -----  
 0   Gender                            141 non-null    float64
 1   Symptoms                          141 non-null    float64
 2   Alcohol                           141 non-null    float64
 3   Hepatitis B Surface Antigen       141 non-null    float64
 4   Hepatitis B e Antigen             141 non-null    float64
 5   Hepatitis B Core Antibody         141 non-null    float64
 6   Hepatitis C Virus Antibody        141 non-null    float64
 7   Cirrhosis                         141 non-null    float64
 8   Endemic Countries                 141 non-null    float64
 9   Smoking                           141 non-null    float64
 10  Diabetes                          141 non-null    float64
 11  Obesity                           141 non-null    float64
 12  Hemochromatosis                   141 non-null    float64
 13  Arterial Hypertension             141 non-null    float64
 14  Chronic Renal Insufficiency       141 non-null    float64
 15  Human Immunodeficiency Virus      141 non-null    float64
 16  Nonalcoholic Steatohepatitis      141 non-null    float64
 17  Esophageal Varices                141 non-null    float64
 18  Splenomegaly                      141 non-null    float64
 19  Portal Hypertension               141 non-null    float64
 20  Portal Vein Thrombosis            141 non-null    float64
 21  Liver Metastasis                  141 non-null    float64
 22  Radiological Hallmark             141 non-null    float64
 23  Age at diagnosis                  141 non-null    float64
 24  Grams of Alcohol per day          141 non-null    float64
 25  Packs of cigarettes per year      141 non-null    float64
 26  Performance Status                141 non-null    float64
 27  Encefalopathy degree              141 non-null    float64
 28  Ascites degree                    141 non-null    float64
 29  International Normalised Ratio    141 non-null    float64
 30  Alpha-Fetoprotein (ng/mL)         141 non-null    float64
 31  Hemoglobin (g/dL)                 141 non-null    float64
 32  Mean Corpuscular Volume (fl)      141 non-null    float64
 33  Leukocytes (G/L)                  141 non-null    float64
 34  Platelets (G/L)                   141 non-null    float64
 35  Albumin (mg/dL)                   141 non-null    float64
 36  Total Bilirubin(mg/dL)            141 non-null    float64
 37  Alanine transaminase (U/L)        141 non-null    float64
 38  Aspartate transaminase (U/L)      141 non-null    float64
 39  Gamma glutamyl transferase (U/L)  141 non-null    float64
 40  Alkaline phosphatase (U/L)        141 non-null    float64
 41  Total Proteins (g/dL)             141 non-null    float64
 42  Creatinine (mg/dL)s               141 non-null    float64
 43  Number of Nodules                 141 non-null    float64
 44  Major dimension of nodule (cm)    141 non-null    float64
 45  Direct Bilirubin (mg/dL)          141 non-null    float64
 46  Iron (mcg/dL)                     141 non-null    float64
 47  Oxygen Saturation (%)             141 non-null    float64
 48  Ferritin (ng/mL)                  141 non-null    float64
 49  Class                             141 non-null    int64  
dtypes: float64(49), int64(1)
memory usage: 55.2 KB

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_heom_under, y_heom_under)

# Get All Scores

score_list_heom_under = all_ml(X_heom_under, y_heom_under,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 1.85 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 2.26 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 2.71 seconds
SVC begin
SVC completed in 0.66 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140] TEST: [0]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
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Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 138 139 140] TEST: [137]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 139 140] TEST: [138]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 140] TEST: [139]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139] TEST: [140]

get_all_stats(y_heom_under,score_list_heom_under,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & Undersampling' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_heom_under,score_list_heom_under,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & Undersampling' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_heom_under,score_list_heom_under,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & Undersampling' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_heom_under,score_list_heom_under,
              'SVC LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & Undersampling' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_heom_under,score_list_heom_under,
              'Neural Network LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & Undersampling' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling: 1.85 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.70      0.71      0.71        63
           1       0.77      0.76      0.76        78

    accuracy                           0.74       141
   macro avg       0.73      0.74      0.73       141
weighted avg       0.74      0.74      0.74       141


Accuracy of Model: 73.76%
Weighted F1-Score of Model: 0.7378
Weighted AUC-Score of Model: 0.7353


Confusion matrix
[[45 18]
 [19 59]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling: 2.26 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.70      0.73      0.71        63
           1       0.77      0.74      0.76        78

    accuracy                           0.74       141
   macro avg       0.74      0.74      0.74       141
weighted avg       0.74      0.74      0.74       141


Accuracy of Model: 73.76%
Weighted F1-Score of Model: 0.7381
Weighted AUC-Score of Model: 0.7369


Confusion matrix
[[46 17]
 [20 58]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling: 2.71 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.70      0.62      0.66        63
           1       0.72      0.78      0.75        78

    accuracy                           0.71       141
   macro avg       0.71      0.70      0.70       141
weighted avg       0.71      0.71      0.71       141


Accuracy of Model: 70.92%
Weighted F1-Score of Model: 0.7069
Weighted AUC-Score of Model: 0.7005


Confusion matrix
[[39 24]
 [17 61]]

Model Summary for SVC LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling


Time Taken for SVC LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling: 0.66 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.69      0.79      0.74        63
           1       0.81      0.72      0.76        78

    accuracy                           0.75       141
   macro avg       0.75      0.76      0.75       141
weighted avg       0.76      0.75      0.75       141


Accuracy of Model: 75.18%
Weighted F1-Score of Model: 0.7524
Weighted AUC-Score of Model: 0.7558


Confusion matrix
[[50 13]
 [22 56]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling


Time Taken for Neural Network LOO-CV-141 with 5-NN Imputation & Undersampling: 206.77 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.69      0.57      0.63        63
           1       0.70      0.79      0.74        78

    accuracy                           0.70       141
   macro avg       0.69      0.68      0.68       141
weighted avg       0.69      0.70      0.69       141


Accuracy of Model: 69.50%
Weighted F1-Score of Model: 0.6905
Weighted AUC-Score of Model: 0.6832


Confusion matrix
[[36 27]
 [16 62]]

SMOTENC

Via documentation from Imbalanced Learn SMOTENC deals with categorical variables better. Let us test that theory

# Initialize the oversample
smote_nc = SMOTENC(categorical_features=cat_ix, random_state=0)

# Oversample the data
X_heom_smote_nc, y_heom_smote_nc = smote_nc.fit_resample(X_heom, y_heom)

heom_imputed_smote_df_nc = pd.concat([X_heom_smote_nc,y_heom_smote_nc] ,axis = 1)

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_heom_smote_nc,y_heom_smote_nc)

# Get All Scores

score_list_heom_smote_nc = all_ml(X_heom_smote_nc,y_heom_smote_nc,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 3.49 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 3.78 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 4.6 seconds
SVC begin
SVC completed in 1.44 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [0]
TRAIN: [  0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [1]
TRAIN: [  0   1   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203] TEST: [2]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
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 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 202 203] TEST: [201]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 203] TEST: [202]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202] TEST: [203]

get_all_stats(y_heom_smote_nc,score_list_heom_smote_nc,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTENC' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_heom_smote_nc,score_list_heom_smote_nc,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTENC' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_heom_smote_nc,score_list_heom_smote_nc,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTENC' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_heom_smote_nc,score_list_heom_smote_nc,
              'SVC LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & SMOTENC' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_heom_smote_nc,score_list_heom_smote_nc,
              'Neural Network LOO-CV-%s with 5-NN Imputation HEOM & SMOTENC' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC: 3.49 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.76      0.75       102
           1       0.76      0.74      0.75       102

    accuracy                           0.75       204
   macro avg       0.75      0.75      0.75       204
weighted avg       0.75      0.75      0.75       204


Accuracy of Model: 75.00%
Weighted F1-Score of Model: 0.7499
Weighted AUC-Score of Model: 0.7500


Confusion matrix
[[78 24]
 [27 75]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC: 3.78 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.69      0.85      0.76       102
           1       0.81      0.61      0.69       102

    accuracy                           0.73       204
   macro avg       0.75      0.73      0.73       204
weighted avg       0.75      0.73      0.73       204


Accuracy of Model: 73.04%
Weighted F1-Score of Model: 0.7263
Weighted AUC-Score of Model: 0.7304


Confusion matrix
[[87 15]
 [40 62]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC: 4.6 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.82      0.81      0.82       102
           1       0.82      0.82      0.82       102

    accuracy                           0.82       204
   macro avg       0.82      0.82      0.82       204
weighted avg       0.82      0.82      0.82       204


Accuracy of Model: 81.86%
Weighted F1-Score of Model: 0.8186
Weighted AUC-Score of Model: 0.8186


Confusion matrix
[[83 19]
 [18 84]]

Model Summary for SVC LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC


Time Taken for SVC LOO-CV-204 with 5-NN Imputation & SMOTENC: 1.44 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.76      0.87      0.81       102
           1       0.85      0.73      0.78       102

    accuracy                           0.80       204
   macro avg       0.81      0.80      0.80       204
weighted avg       0.81      0.80      0.80       204


Accuracy of Model: 79.90%
Weighted F1-Score of Model: 0.7979
Weighted AUC-Score of Model: 0.7990


Confusion matrix
[[89 13]
 [28 74]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-204 with 5-NN Imputation HEOM & SMOTENC


Time Taken for Neural Network LOO-CV-204 with 5-NN Imputation HEOM & SMOTENC: 385.08 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.74      0.74       102
           1       0.74      0.74      0.74       102

    accuracy                           0.74       204
   macro avg       0.74      0.74      0.74       204
weighted avg       0.74      0.74      0.74       204


Accuracy of Model: 73.53%
Weighted F1-Score of Model: 0.7353
Weighted AUC-Score of Model: 0.7353


Confusion matrix
[[75 27]
 [27 75]]

Clustering with K-Means

In this section we will cluster our data following the same guidelines as this paper introduced above.

Lets talk about the steps that we have done so far in regards to re-creating the paper

• Machine Learning Algorithms with list-wist deletion of data (Golden Standard)
• Machine Learning Algorithms with Imputed Data (No-clustering/No-Oversampling)
• Machine Learning Algorithms with Imputed Data/SMOTE (No-clustering/Oversampling)

Now we will try to cluster our data and oversample and then create a representative dataset of that.

Luckily, imbalanced learn has a function that performs both Clustering then SMOTE

# Initialize the oversample
kms = KMeansSMOTE(random_state=0, k_neighbors = 3, kmeans_estimator = 10)

# Oversample the data
X_heom_kms, y_heom_kms = kms.fit_resample(X_heom, y_heom)

heom_imputed_kms_df = pd.concat([X_heom_kms,y_heom_kms] ,axis = 1)

# Initialize the dictionaries that will hold our scores for every classifier
pred_dict = {}
time_dict = {}

# Lets look at our distribution with KMeansSmote

counter = Counter(y_heom_kms)
print(counter)

plt.figure()

for label, _ in counter.items():
    row_ix = np.where(y_heom_kms == label)[0]
    
    if label == 0:
        condition = 'Died'
    if label == 1:
        condition = 'Survived'
    
    # I chose two features with a spread to graph my data
    plt.scatter(X_heom_kms.loc[row_ix, 'Age at diagnosis'], X_heom_kms.loc[row_ix, 'Hemoglobin (g/dL)'],
                label=condition)

plt.legend(bbox_to_anchor = (1.3,0.55))
plt.title('Scatterplot Class Distribution with K-Means SMOTE')
plt.tick_params(axis='both', which='both', bottom=False, top=False, labelbottom=False, right=False, left=False, labelleft=False)
plt.savefig('Scatterplot Class Distribution with K-Means SMOTE.png', bbox_inches='tight')
plt.show()

Counter({0: 103, 1: 102})

<Figure size 900x600 with 0 Axes>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x21138000808>

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x21151c31a08>

<matplotlib.legend.Legend at 0x2112a441808>

Text(0.5, 1.0, 'Scatterplot Class Distribution with K-Means SMOTE')

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_heom_kms,y_heom_kms)

# Get All Scores

score_list_heom_kms = all_ml(X_heom_kms,y_heom_kms,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 2.67 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 3.37 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 4.91 seconds
SVC begin
SVC completed in 2.75 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203 204] TEST: [0]
TRAIN: [  0   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203 204] TEST: [1]
TRAIN: [  0   1   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
 199 200 201 202 203 204] TEST: [2]
TRAIN: [  0   1   2   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
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 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
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 198 199 201 202 203 204] TEST: [200]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
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 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
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 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 202 203 204] TEST: [201]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
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 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 203 204] TEST: [202]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202 204] TEST: [203]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202 203] TEST: [204]

get_all_stats(y_heom_kms,score_list_heom_kms,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_heom_kms,score_list_heom_kms,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_heom_kms,score_list_heom_kms,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_heom_kms,score_list_heom_kms,
              'SVC LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_heom_kms,score_list_heom_kms,
              'Neural Network LOO-CV-%s with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE: 2.67 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.80      0.79       103
           1       0.79      0.78      0.79       102

    accuracy                           0.79       205
   macro avg       0.79      0.79      0.79       205
weighted avg       0.79      0.79      0.79       205


Accuracy of Model: 79.02%
Weighted F1-Score of Model: 0.7902
Weighted AUC-Score of Model: 0.7902


Confusion matrix
[[82 21]
 [22 80]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE: 3.37 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.70      0.79      0.74       103
           1       0.76      0.67      0.71       102

    accuracy                           0.73       205
   macro avg       0.73      0.73      0.73       205
weighted avg       0.73      0.73      0.73       205


Accuracy of Model: 72.68%
Weighted F1-Score of Model: 0.7258
Weighted AUC-Score of Model: 0.7265


Confusion matrix
[[81 22]
 [34 68]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE: 4.91 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.75      0.74      0.74       103
           1       0.74      0.75      0.74       102

    accuracy                           0.74       205
   macro avg       0.74      0.74      0.74       205
weighted avg       0.74      0.74      0.74       205


Accuracy of Model: 74.15%
Weighted F1-Score of Model: 0.7415
Weighted AUC-Score of Model: 0.7415


Confusion matrix
[[76 27]
 [26 76]]

Model Summary for SVC LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE


Time Taken for SVC LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE: 2.75 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.77      0.77      0.77       103
           1       0.77      0.77      0.77       102

    accuracy                           0.77       205
   macro avg       0.77      0.77      0.77       205
weighted avg       0.77      0.77      0.77       205


Accuracy of Model: 77.07%
Weighted F1-Score of Model: 0.7707
Weighted AUC-Score of Model: 0.7708


Confusion matrix
[[79 24]
 [23 79]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE


Time Taken for Neural Network LOO-CV-205 with 5-NN Imputation & KMeans SMOTE: 440.1 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.83      0.81      0.82       103
           1       0.81      0.83      0.82       102

    accuracy                           0.82       205
   macro avg       0.82      0.82      0.82       205
weighted avg       0.82      0.82      0.82       205


Accuracy of Model: 81.95%
Weighted F1-Score of Model: 0.8195
Weighted AUC-Score of Model: 0.8196


Confusion matrix
[[83 20]
 [17 85]]

Mean/Mode Imputation

Imputation

# Mean for continuous variables : 'mean'
# Mode for categorical : 'mode'

imp_strategy = {
    # nominal
    'Gender': 'mode',
    'Symptoms': 'mode',
    'Alcohol': 'mode',
    'Hepatitis B Surface Antigen': 'mode',
    'Hepatitis B e Antigen': 'mode',
    'Hepatitis B Core Antibody': 'mode',
    'Hepatitis C Virus Antibody': 'mode',
    'Cirrhosis': 'mode',
    'Endemic Countries': 'mode',
    'Smoking': 'mode',
    'Diabetes': 'mode',
    'Obesity': 'mode',
    'Hemochromatosis': 'mode',
    'Arterial Hypertension': 'mode',
    'Chronic Renal Insufficiency': 'mode',
    'Human Immunodeficiency Virus': 'mode',
    'Nonalcoholic Steatohepatitis': 'mode',
    'Esophageal Varices': 'mode',
    'Splenomegaly': 'mode',
    'Portal Hypertension': 'mode',
    'Portal Vein Thrombosis': 'mode',
    'Liver Metastasis': 'mode',
    'Radiological Hallmark': 'mode',
    
    # integer
    'Age at diagnosis': 'mean',
    
    # continuous
    'Grams of Alcohol per day': 'mean',
    'Packs of cigarettes per year': 'mean',
    
    # ordinal 
    'Performance Status' : 'mode',
    'Encefalopathy degree': 'mode',
    'Ascites degree': 'mode',
    
    # continuous
    'International Normalised Ratio': 'mean', 
    'Alpha-Fetoprotein (ng/mL)': 'mean',
    'Hemoglobin (g/dL)': 'mean',
    'Mean Corpuscular Volume (fl)': 'mean',
    'Leukocytes (G/L)': 'mean',
    'Platelets (G/L)': 'mean',
    'Albumin (mg/dL)': 'mean',
    'Total Bilirubin(mg/dL)': 'mean',
    'Alanine transaminase (U/L)': 'mean',
    'Aspartate transaminase (U/L)': 'mean',
    'Gamma glutamyl transferase (U/L)': 'mean',
    'Alkaline phosphatase (U/L)': 'mean',
    'Total Proteins (g/dL)': 'mean',
    'Creatinine (mg/dL)s': 'mean',
    
    # integer 
    'Number of Nodules': 'mode',
    
    # continuous
    'Major dimension of nodule (cm)': 'mean',
    'Direct Bilirubin (mg/dL)': 'mean',
    'Iron (mcg/dL)': 'mean',
    'Oxygen Saturation (%)': 'mean',
    'Ferritin (ng/mL)': 'mean'}

imp = MultipleImputer(
    n = 1,
    strategy = imp_strategy,
    seed = 0,
    return_list = True
)

impute = imp.fit_transform(new_df)

mean_mode_df = pd.DataFrame(impute[0][1])
mean_mode_df.head(5)
mean_mode_df.info()

	Gender	Symptoms	Alcohol	Hepatitis B Surface Antigen	Hepatitis B e Antigen	Hepatitis B Core Antibody	Hepatitis C Virus Antibody	Cirrhosis	Endemic Countries	Smoking	Diabetes	Obesity	Hemochromatosis	Arterial Hypertension	Chronic Renal Insufficiency	Human Immunodeficiency Virus	Nonalcoholic Steatohepatitis	Esophageal Varices	Splenomegaly	Portal Hypertension	Portal Vein Thrombosis	Liver Metastasis	Radiological Hallmark	Age at diagnosis	Grams of Alcohol per day	Packs of cigarettes per year	Performance Status	Encefalopathy degree	Ascites degree	International Normalised Ratio	Alpha-Fetoprotein (ng/mL)	Hemoglobin (g/dL)	Mean Corpuscular Volume (fl)	Leukocytes (G/L)	Platelets (G/L)	Albumin (mg/dL)	Total Bilirubin(mg/dL)	Alanine transaminase (U/L)	Aspartate transaminase (U/L)	Gamma glutamyl transferase (U/L)	Alkaline phosphatase (U/L)	Total Proteins (g/dL)	Creatinine (mg/dL)s	Number of Nodules	Major dimension of nodule (cm)	Direct Bilirubin (mg/dL)	Iron (mcg/dL)	Oxygen Saturation (%)	Ferritin (ng/mL)	Class
0	1	0.0	1	0.0	0.0	0.0	0.0	1	0.0	1.0	1.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	67	137.0	15.000000	0	1.0	1.0	1.530000	95.000000	13.700000	106.600000	4.900000	99.000000	3.400000	2.100000	34.000000	41.000000	183.000000	150.000000	7.100000	0.700000	1.0	3.5	0.50	85.598837	37.028941	438.997647	1
1	0	1.0	0	0.0	0.0	0.0	1.0	1	0.0	1.0	1.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	62	0.0	20.464286	0	1.0	1.0	1.421851	19299.951146	12.879012	95.119753	1473.961549	113206.442654	3.445535	3.087938	67.093168	96.382716	268.026543	212.211605	8.961039	1.127089	1.0	1.8	1.93	85.598837	37.028941	438.997647	1
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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 165 entries, 0 to 164
Data columns (total 50 columns):
 #   Column                            Non-Null Count  Dtype  
---  ------                            --------------  -----  
 0   Gender                            165 non-null    int64  
 1   Symptoms                          165 non-null    float64
 2   Alcohol                           165 non-null    int64  
 3   Hepatitis B Surface Antigen       165 non-null    float64
 4   Hepatitis B e Antigen             165 non-null    float64
 5   Hepatitis B Core Antibody         165 non-null    float64
 6   Hepatitis C Virus Antibody        165 non-null    float64
 7   Cirrhosis                         165 non-null    int64  
 8   Endemic Countries                 165 non-null    float64
 9   Smoking                           165 non-null    float64
 10  Diabetes                          165 non-null    float64
 11  Obesity                           165 non-null    float64
 12  Hemochromatosis                   165 non-null    float64
 13  Arterial Hypertension             165 non-null    float64
 14  Chronic Renal Insufficiency       165 non-null    float64
 15  Human Immunodeficiency Virus      165 non-null    float64
 16  Nonalcoholic Steatohepatitis      165 non-null    float64
 17  Esophageal Varices                165 non-null    float64
 18  Splenomegaly                      165 non-null    float64
 19  Portal Hypertension               165 non-null    float64
 20  Portal Vein Thrombosis            165 non-null    float64
 21  Liver Metastasis                  165 non-null    float64
 22  Radiological Hallmark             165 non-null    float64
 23  Age at diagnosis                  165 non-null    int64  
 24  Grams of Alcohol per day          165 non-null    float64
 25  Packs of cigarettes per year      165 non-null    float64
 26  Performance Status                165 non-null    int64  
 27  Encefalopathy degree              165 non-null    float64
 28  Ascites degree                    165 non-null    float64
 29  International Normalised Ratio    165 non-null    float64
 30  Alpha-Fetoprotein (ng/mL)         165 non-null    float64
 31  Hemoglobin (g/dL)                 165 non-null    float64
 32  Mean Corpuscular Volume (fl)      165 non-null    float64
 33  Leukocytes (G/L)                  165 non-null    float64
 34  Platelets (G/L)                   165 non-null    float64
 35  Albumin (mg/dL)                   165 non-null    float64
 36  Total Bilirubin(mg/dL)            165 non-null    float64
 37  Alanine transaminase (U/L)        165 non-null    float64
 38  Aspartate transaminase (U/L)      165 non-null    float64
 39  Gamma glutamyl transferase (U/L)  165 non-null    float64
 40  Alkaline phosphatase (U/L)        165 non-null    float64
 41  Total Proteins (g/dL)             165 non-null    float64
 42  Creatinine (mg/dL)s               165 non-null    float64
 43  Number of Nodules                 165 non-null    float64
 44  Major dimension of nodule (cm)    165 non-null    float64
 45  Direct Bilirubin (mg/dL)          165 non-null    float64
 46  Iron (mcg/dL)                     165 non-null    float64
 47  Oxygen Saturation (%)             165 non-null    float64
 48  Ferritin (ng/mL)                  165 non-null    float64
 49  Class                             165 non-null    int64  
dtypes: float64(44), int64(6)
memory usage: 64.6 KB

Machine Learning w/ Mean/Mode Imputation

# Initialize X & y for algorithms

X_mean_mode = mean_mode_df.drop('Class',axis = 1)
y_mean_mode = mean_mode_df['Class']

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_mean_mode,y_mean_mode)

# Get All Scores

score_list_mean_mode = all_ml(X_mean_mode,y_mean_mode,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 1.65 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 2.83 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 4.41 seconds
SVC begin
SVC completed in 1.44 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
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  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
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 163 164] TEST: [0]
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 163 164] TEST: [1]
Epoch 00027: early stopping
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 163 164] TEST: [2]
Epoch 00031: early stopping
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Epoch 00016: early stopping
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Epoch 00016: early stopping
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  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
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 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 158 159 160 161 162
 163 164] TEST: [157]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
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  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
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 163 164] TEST: [158]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
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 163 164] TEST: [159]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
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 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 161 162
 163 164] TEST: [160]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
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 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 162
 163 164] TEST: [161]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 163 164] TEST: [162]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 164] TEST: [163]
Epoch 00016: early stopping
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163] TEST: [164]

get_all_stats(y_mean_mode,score_list_mean_mode,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_mean_mode,score_list_mean_mode,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode,score_list_mean_mode,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode,score_list_mean_mode,
              'SVC LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_mean_mode,score_list_mean_mode,
              'Neural Network LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation: 1.65 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.66      0.65      0.66        63
           1       0.79      0.79      0.79       102

    accuracy                           0.74       165
   macro avg       0.72      0.72      0.72       165
weighted avg       0.74      0.74      0.74       165


Accuracy of Model: 73.94%
Weighted F1-Score of Model: 0.7390
Weighted AUC-Score of Model: 0.7225


Confusion matrix
[[41 22]
 [21 81]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation: 2.83 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.55      0.56      0.55        63
           1       0.72      0.72      0.72       102

    accuracy                           0.65       165
   macro avg       0.63      0.64      0.64       165
weighted avg       0.66      0.65      0.66       165


Accuracy of Model: 65.45%
Weighted F1-Score of Model: 0.6551
Weighted AUC-Score of Model: 0.6356


Confusion matrix
[[35 28]
 [29 73]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation: 4.41 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.62      0.52      0.57        63
           1       0.73      0.80      0.77       102

    accuracy                           0.70       165
   macro avg       0.68      0.66      0.67       165
weighted avg       0.69      0.70      0.69       165


Accuracy of Model: 69.70%
Weighted F1-Score of Model: 0.6910
Weighted AUC-Score of Model: 0.6639


Confusion matrix
[[33 30]
 [20 82]]

Model Summary for SVC LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation


Time Taken for SVC LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation: 1.44 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.60      0.52      0.56        63
           1       0.73      0.78      0.75       102

    accuracy                           0.68       165
   macro avg       0.66      0.65      0.66       165
weighted avg       0.68      0.68      0.68       165


Accuracy of Model: 68.48%
Weighted F1-Score of Model: 0.6801
Weighted AUC-Score of Model: 0.6541


Confusion matrix
[[33 30]
 [22 80]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation


Time Taken for Neural Network LOO-CV-165 with Mean_Mode Imputation: 305.21 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.65      0.51      0.57        63
           1       0.73      0.83      0.78       102

    accuracy                           0.71       165
   macro avg       0.69      0.67      0.68       165
weighted avg       0.70      0.71      0.70       165


Accuracy of Model: 70.91%
Weighted F1-Score of Model: 0.7003
Weighted AUC-Score of Model: 0.6706


Confusion matrix
[[32 31]
 [17 85]]

Oversampling w/ SMOTE

# Initialize the oversample
smote_ = SMOTE(random_state = 0)

# Oversample the data
X_mean_mode_smote, y_mean_mode_smote = smote_.fit_resample(X_mean_mode, y_mean_mode)

heom_imputed_mean_mode_df = pd.concat([X_mean_mode_smote,y_mean_mode_smote] ,axis = 1)

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_mean_mode_smote, y_mean_mode_smote)

# Get All Scores

score_list_mean_mode_smote = all_ml(X_mean_mode_smote, y_mean_mode_smote,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 3.84 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 4.25 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 5.99 seconds
SVC begin
SVC completed in 1.79 seconds
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 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 199 200 201 202 203] TEST: [198]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
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 198 200 201 202 203] TEST: [199]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
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 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 201 202 203] TEST: [200]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
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  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 202 203] TEST: [201]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 203] TEST: [202]
TRAIN: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202] TEST: [203]

get_all_stats(y_mean_mode_smote,score_list_mean_mode_smote,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_mean_mode_smote,score_list_mean_mode_smote,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode_smote,score_list_mean_mode_smote,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE ' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode_smote,score_list_mean_mode_smote,
              'SVC LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_mean_mode_smote,score_list_mean_mode_smote,
              'Neural Network LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 3.84 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.79      0.79       102
           1       0.79      0.79      0.79       102

    accuracy                           0.79       204
   macro avg       0.79      0.79      0.79       204
weighted avg       0.79      0.79      0.79       204


Accuracy of Model: 79.41%
Weighted F1-Score of Model: 0.7941
Weighted AUC-Score of Model: 0.7941


Confusion matrix
[[81 21]
 [21 81]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 4.25 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.70      0.84      0.76       102
           1       0.80      0.64      0.71       102

    accuracy                           0.74       204
   macro avg       0.75      0.74      0.74       204
weighted avg       0.75      0.74      0.74       204


Accuracy of Model: 74.02%
Weighted F1-Score of Model: 0.7374
Weighted AUC-Score of Model: 0.7402


Confusion matrix
[[86 16]
 [37 65]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE 


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE : 5.99 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.83      0.78      0.81       102
           1       0.80      0.84      0.82       102

    accuracy                           0.81       204
   macro avg       0.81      0.81      0.81       204
weighted avg       0.81      0.81      0.81       204


Accuracy of Model: 81.37%
Weighted F1-Score of Model: 0.8136
Weighted AUC-Score of Model: 0.8137


Confusion matrix
[[80 22]
 [16 86]]

Model Summary for SVC LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for SVC LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 1.79 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.77      0.84      0.81       102
           1       0.83      0.75      0.79       102

    accuracy                           0.80       204
   macro avg       0.80      0.80      0.80       204
weighted avg       0.80      0.80      0.80       204


Accuracy of Model: 79.90%
Weighted F1-Score of Model: 0.7986
Weighted AUC-Score of Model: 0.7990


Confusion matrix
[[86 16]
 [25 77]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for Neural Network LOO-CV-204 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 385.11 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.76      0.77      0.77       102
           1       0.77      0.75      0.76       102

    accuracy                           0.76       204
   macro avg       0.76      0.76      0.76       204
weighted avg       0.76      0.76      0.76       204


Accuracy of Model: 76.47%
Weighted F1-Score of Model: 0.7647
Weighted AUC-Score of Model: 0.7647


Confusion matrix
[[79 23]
 [25 77]]

Clustering with K-Means

# Initialize the oversample
kms = KMeansSMOTE(random_state=0, k_neighbors = 3, kmeans_estimator = 10)

# Oversample the data
X_mean_mode_kms, y_mean_mode_kms = kms.fit_resample(X_mean_mode, y_mean_mode)

heom_imputed_kms_df = pd.concat([X_mean_mode_kms,y_mean_mode_kms] ,axis = 1)

# get the number of splits

loocv_number = loocv.get_n_splits(X_mean_mode_kms, y_mean_mode_kms)

# Get All Scores

score_list_mean_mode_kms = all_ml(X_mean_mode_kms, y_mean_mode_kms,classifiers)

LogisticRegression begin
LogisticRegression completed in 2.65 seconds
RandomForestClassifier begin
RandomForestClassifier completed in 3.07 seconds
XGBClassifier begin
XGBClassifier completed in 5.01 seconds
SVC begin
SVC completed in 1.42 seconds
TRAIN: [  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
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 198 199 200 201 202 203] TEST: [204]

get_all_stats(y_mean_mode_kms,score_list_mean_mode_kms,
              'Logistic Regression LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'LogisticRegression')
get_all_stats(y_mean_mode_kms,score_list_mean_mode_kms,
              'RandomForestClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'RandomForestClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode_kms,score_list_mean_mode_kms,
              'XGBClassifier LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE ' % loocv_number, 'XGBClassifier')
get_all_stats(y_mean_mode_kms,score_list_mean_mode_kms,
              'SVC LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'SVC')
get_all_stats(y_mean_mode_kms,score_list_mean_mode_kms,
              'Neural Network LOO-CV-%s with Mean_Mode Imputation & SMOTE' % loocv_number, 'NeuralNetwork')

Model Summary for Logistic Regression LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for Logistic Regression LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 2.65 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.79      0.79       103
           1       0.78      0.78      0.78       102

    accuracy                           0.79       205
   macro avg       0.79      0.79      0.79       205
weighted avg       0.79      0.79      0.79       205


Accuracy of Model: 78.54%
Weighted F1-Score of Model: 0.7854
Weighted AUC-Score of Model: 0.7854


Confusion matrix
[[81 22]
 [22 80]]

Model Summary for RandomForestClassifier LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for RandomForestClassifier LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 3.07 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.81      0.77       103
           1       0.78      0.72      0.75       102

    accuracy                           0.76       205
   macro avg       0.76      0.76      0.76       205
weighted avg       0.76      0.76      0.76       205


Accuracy of Model: 76.10%
Weighted F1-Score of Model: 0.7605
Weighted AUC-Score of Model: 0.7608


Confusion matrix
[[83 20]
 [29 73]]

Model Summary for XGBClassifier LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE 


Time Taken for XGBClassifier LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE : 5.01 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.76      0.74      0.75       103
           1       0.74      0.76      0.75       102

    accuracy                           0.75       205
   macro avg       0.75      0.75      0.75       205
weighted avg       0.75      0.75      0.75       205


Accuracy of Model: 75.12%
Weighted F1-Score of Model: 0.7512
Weighted AUC-Score of Model: 0.7513


Confusion matrix
[[76 27]
 [24 78]]

Model Summary for SVC LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for SVC LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 1.42 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.79      0.76      0.77       103
           1       0.76      0.79      0.78       102

    accuracy                           0.78       205
   macro avg       0.78      0.78      0.78       205
weighted avg       0.78      0.78      0.78       205


Accuracy of Model: 77.56%
Weighted F1-Score of Model: 0.7755
Weighted AUC-Score of Model: 0.7757


Confusion matrix
[[78 25]
 [21 81]]

Model Summary for Neural Network LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE


Time Taken for Neural Network LOO-CV-205 with Mean_Mode Imputation & SMOTE: 401.62 seconds


The classification report is as stated below : 

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.74      0.73      0.74       103
           1       0.73      0.75      0.74       102

    accuracy                           0.74       205
   macro avg       0.74      0.74      0.74       205
weighted avg       0.74      0.74      0.74       205


Accuracy of Model: 73.66%
Weighted F1-Score of Model: 0.7366
Weighted AUC-Score of Model: 0.7366


Confusion matrix
[[75 28]
 [26 76]]

Results

Below we will show tables indicating model performance for each machine learning algorithm and imputation method

1 2 3 4 5

Next Steps

• Due to computational limitations I could not perform Multiple Imputation using Linear Regression for continuous variables and Logistic Regression with discrete variables.
• I wish to perform a cluster-based oversampling approach with augmented sets (the fourth approach discussed in this paper

Conclusions

In this Notebook we built upon the methodology of previous literature predicting 1-year survival of patients with HCC. We build upon this work by introducing imputations methods discussed in a Machine Learning with Statistical Imputation, a work published four years after the original paper. While we were not able to completely replicate all the entire paper due to computational limitations, we were able to support claims presented in both papers.

• After data imputation, a cluster-based oversampling approach to Machine Learning beats out two previous widely commonly used imputation methods (List-wise deletion, imputation only)²
• Nearest Neighbor imputation is better than Mean/Mode Imputation³

References

¹HCC Survival Data Set
²Miriam Seoane Santos, Pedro Henriques Abreu, Pedro J Garcia-Laencina, Adelia Simao, Armando Carvalho, A new cluster-based oversampling method for improving survival prediction of hepatocellular carcinoma patients, Journal of biomedical informatics, 58, 49-59, 2015
³Machine Learning with Statistical Imputation for Predicting Drug Approvals
⁴American Cancer Society
⁵American Cancer Society
⁶Synthetic Minority Oversampling Technique
⁷K-Nearest-Neighbors Algorithm
⁸StatQuest Explaining KNN
⁹Heterogeneous Euclidean-Overlap Metric
¹⁰GAP Statistic
¹¹K-means clustering
¹²AUC
¹³F-Measure
¹⁴Predicting Drug Approvals: Supplementary Materials Paper
¹⁵Linear Digressions
¹⁶Sci-Kit Learn
¹⁷Distython
¹⁸AutoImpute